Science des données véridique vers une intelligence artificielle fiable

Aperçu

Programme

• Introduction à la Data Science Véridique
Définition et principes de la Data Science Véridique
Importance dans l'IA et l'apprentissage automatique
Aperçu de la pensée statistique dans la Data Science Véridique
• Fondations de l'IA de Confiance
Caractéristiques des systèmes d'IA de confiance
Défis dans la construction de l'IA de confiance
Applications réelles et études de cas
• Qualité et Fiabilité des Données
Collecte et prétraitement des données
Évaluation de la qualité des données : métriques et méthodes
Techniques pour assurer la fiabilité des données
• Transparence et Explicabilité des Modèles
Importance de l'interprétabilité des modèles
Techniques d'interprétabilité : LIME, SHAP, etc.
Équilibre entre complexité et transparence
• Équité et Biais en IA
Identification des biais dans les modèles d'IA
Stratégies pour atténuer les biais
Considérations éthiques dans le développement de l'IA
• Robustesse et Statistiques Robustes
Définition et importance de la robustesse en IA
Techniques pour construire des modèles robustes
Évaluation de la robustesse : tests de résistance et exemples adverses
• Reproductibilité en Data Science
Importance de la reproductibilité dans la recherche
Meilleures pratiques pour des flux de travail reproductibles
Outils et cadres pour la reproductibilité
• Sûreté et Sécurité en IA
Identification des risques de sécurité dans les systèmes d'IA
Techniques pour construire des modèles d'IA sécurisés
Stratégies de réponse aux défaillances de l'IA
• Évaluation et Validation des Systèmes d'IA
Cadres pour évaluer la performance de l'IA
Techniques de validation : validation croisée, tests A/B
Systèmes de surveillance continue et retours
• Directions Futures pour la Data Science Véridique
Innovations dans les techniques d'IA de confiance
Rôle des politiques et des règlements
Envisager l'avenir de la Data Science Véridique et de l'IA
• Conclusion du Cours et Projet Final
Révision des concepts et idées clés
Projet final : conception d'un système d'IA de confiance
Discussion sur les implémentations réelles et les applications professionnelles

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Sujets

Informatique