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Plan du cours
Introduction à l'IA Explicable
- Qu'est-ce que l'IA Explicable (XAI) ?
- Importance de la transparence dans les modèles d'IA
- Défis clés de l'interprétabilité de l'IA
Techniques de base de la XAI
- Méthodes indépendantes du modèle : LIME, SHAP
- Méthodes d'explicabilité spécifiques au modèle
- Expliquer les décisions prises par les modèles boîte noire
Pratique avec les outils de XAI
- Introduction aux bibliothèques open-source de XAI
- Mise en œuvre de la XAI dans des modèles simples d'apprentissage automatique
- Visualisation des explications et du comportement des modèles
Défis de l'explicabilité
- Arbitrage entre précision et interprétabilité
- Limites des méthodes actuelles de XAI
- Gérer les biais et l'équité dans les modèles explicables
Aspects éthiques de la XAI
- Comprendre les implications éthiques de la transparence de l'IA
- Équilibrer l'explicabilité et les performances des modèles
- Préoccupations liées à la vie privée et à la protection des données dans la XAI
Applications pratiques de la XAI
- XAI dans la santé, la finance et les forces de l'ordre
- Exigences réglementaires en matière d'explicabilité
- Construire la confiance dans les systèmes d'IA grâce à la transparence
Concepts avancés de la XAI
- Explorer les explications contrefactuelles
- Expliquer les réseaux neuronaux et les modèles d'apprentissage profond
- Interpréter les systèmes d'IA complexes
Tendances futures de l'IA Explicable
- Techniques émergentes dans la recherche en XAI
- Défis et opportunités pour la transparence future de l'IA
- Impact de la XAI sur le développement responsable de l'IA
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des concepts d'apprentissage automatique
- Familiarité avec la programmation Python
Public cible
- Débutants en IA
- Passionnés de science des données
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
Le détails des formules mathématiques qui permet de mettre en exergues les biais et limites ainsi que les paramètres importants à prendre en compte Pour la mise en application pratique des méthodes LIME et SHAPE.
