Démystifier le biais de l'IA - Principes et pratiques

Aperçu

Explorez les principes et pratiques essentiels pour identifier, aborder et prévenir les biais de l'IA tout en comprenant le rôle crucial de la gouvernance de l'IA dans le développement de systèmes équitables.

Programme

• Introduction au biais de l'IA
Définition et types de biais de l'IA
Contexte historique et exemples
Impact du biais de l'IA sur la société
• Identification du biais de l'IA
Collecte et prétraitement des données
Méthodes de détection des biais
Outils et techniques pour l'identification des biais
• Réduction du biais de l'IA
Techniques de réduction des biais
Algorithmes conscients de l'équité
Études de cas de correction des biais
• Prévention du biais de l'IA
Bonnes pratiques dans la conception des systèmes d'IA
Collecte inclusive de données et entraînement des modèles
Surveillance et évaluation continues
• Gouvernance de l'IA et considérations éthiques
Principes de l'éthique et de l'équité de l'IA
Cadres réglementaires et conformité
Rôle de la transparence et de la responsabilité
• Études de cas et applications
Exemples réels de biais de l'IA dans diverses industries
Leçons tirées des mises en œuvre passées
• Atelier et discussions de groupe
Exercices pratiques de détection et correction des biais
Discussions de groupe sur les dilemmes éthiques et les politiques de gouvernance
• Revue du cours et considérations futures
Résumé des concepts clés
Tendances émergentes en matière d'équité et de gouvernance de l'IA

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Sujets

Science des données