Meilleures pratiques de visualisation pour l'IA explicable

Aperçu

Rejoignez-nous pour explorer des techniques de visualisation de pointe dans l'apprentissage automatique, adaptées pour l'IA explicable. Cette expérience immersive couvre des aspects cruciaux tels que la compréhension des modèles, une analyse de données complète et une évaluation détaillée des performances.

Notre focus sera sur l'utilisation d'outils comme Jupyter, Python et Power BI, essentiels pour les débutants comme pour les professionnels expérimentés.

Adaptée aux experts du secteur comme aux passionnés, cette session offre des informations précieuses sur la façon dont ces technologies révolutionnent l'explicabilité de l'IA dans divers secteurs. Ne manquez pas cette occasion d'améliorer vos compétences et de rester à la pointe dans le domaine en rapide évolution de l'intelligence artificielle.

Profitez de cette opportunité offerte par YouTube et présentée dans les catégories de Cours d'Intelligence Artificielle et Conférences.

Engagez avec des experts et vos pairs, approfondissant votre compréhension des pratiques de visualisation de l'IA.

Programme

• Introduction à l'IA explicable (XAI)
Vue d'ensemble de l'IA explicable et son importance
Objectifs clés et défis de la XAI
Cas d'utilisation dans divers secteurs
• Outils de visualisation en IA
Introduction aux notebooks Jupyter
Utilisation des bibliothèques Python (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
Aperçu de Power BI pour la visualisation des données
• Techniques de visualisation pour la compréhension des modèles
Visualisation des frontières de décision
Importance des caractéristiques et graphiques de dépendance partielle
SHAP et LIME pour l'interprétabilité des modèles
• Analyse de données pour l'IA explicable
Statistiques descriptives et insights
Matrices de corrélation et cartes thermiques
Techniques de réduction de dimensionnalité (ACP, t-SNE)
• Évaluation de la performance des modèles
Matrices de confusion et rapports de classification
Courbes ROC et AUC
Visualisation de la performance des modèles dans le temps
• Études de cas et applications
Visualisation dans l'IA en santé : explication des modèles pour les données des patients
Cas d'utilisation dans le secteur financier : transparence des modèles dans l'évaluation du crédit
IA explicable pour les systèmes autonomes
• Considérations éthiques et meilleures pratiques
Garantir la transparence et l'équité dans les modèles d'IA
Éviter les pièges et biais dans la visualisation
Communication efficace des résultats de l'IA aux parties prenantes
• Projet pratique et ateliers
Projet guidé utilisant Jupyter et Python pour la XAI
Création de tableaux de bord et rapports avec Power BI
Revues par les pairs et exercices collaboratifs
• Résumé et tendances futures
Récapitulation des concepts et outils clés
Tendances émergentes dans la visualisation et l'explicabilité de l'IA
Ressources pour l'apprentissage et le développement continu

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Sujets

Conférences et discours