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Durée 14 heures
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 aux modèles
- Explication des décisions prises par des modèles boîte noire
Mise en pratique avec les outils XAI
- Introduction aux bibliothèques XAI open source
- Implémentation de la XAI dans des modèles d'apprentissage automatique simples
- Visualisation des explications et du comportement des modèles
Défis de l'explicabilité
- Compromis entre précision et interprétabilité
- Limites des méthodes XAI actuelles
- Gestion des biais et de l'équité dans les modèles explicables
Considérations éthiques en XAI
- Comprendre les implications éthiques de la transparence de l'IA
- Équilibrer l'explicabilité et les performances du modèle
- Préoccupations liées à la confidentialité et à la protection des données en XAI
Applications réelles de la XAI
- XAI dans les soins de santé, la finance et la police judiciaire
- Exigences réglementaires en matière d'explicabilité
- Créer la confiance dans les systèmes d'IA grâce à la transparence
Concepts avancés de la XAI
- Exploration des explications contrefactuelles
- Explication des réseaux de neurones et des modèles d'apprentissage profond
- Interprétation des systèmes d'IA complexes
Tendances futures en 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
Pré requis
- Compréhension de base des concepts d'apprentissage automatique
- Familiarité avec la programmation Python
Public
- Débutants en IA
- Passionnés de science des données
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.
