La science des données véridique vers une IA de confiance

Aperçu

Explorez les principes de la science des données véridiques et son application dans le développement de systèmes d'IA fiables avec Bin Yu de l'UC Berkeley.

Programme

• Introduction à la Science des Données Véridiques
Définition et pertinence
Contexte historique et évolution
Aperçu de la structure du cours
• Principes de la Science des Données Véridiques
Clarté et transparence
Prévisibilité et fiabilité
Reproductibilité et réplicabilité
• Collecte de Données et Prétraitement
Qualité et intégrité des données
Gestion des biais dans les données
Techniques de nettoyage des données
• Inférence Statistique pour une IA de Confiance
Concepts de l'inférence statistique
Assurer la validité et la fiabilité
Gestion de l'incertitude
• Apprentissage Machine pour une IA de Confiance
Compréhension de l'interprétabilité des modèles
Équilibrer complexité et simplicité
Éviter le surajustement et le sous-ajustement
• Évaluation et Validation des Modèles
Indicateurs de performance et évaluation
Techniques de validation croisée
Compromis biais-variance
• Considérations Éthiques et Atténuation des Biais
Identifier et atténuer les biais algorithmiques
Assurer l'équité et la justice
Cadres éthiques en IA
• Études de Cas et Applications Réelles
Analyse du déploiement réussi de systèmes IA de confiance
Leçons tirées des échecs
Exemples de science des données véridiques
• Outils et Technologies pour la Science des Données Véridiques
Plateformes logicielles et bibliothèques
Techniques de visualisation des données
Outils et ressources open-source
• Tendances Futures en IA de Confiance
Défis émergents et opportunités
Innovations dans la science des données véridiques
Prochaines étapes de la recherche et développement
• Revue du Cours et Projet de Clôture
Intégration des concepts appris
Conception et mise en œuvre de projets
Présentations des étudiants et feedback

Sujets

Informatique