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Plan du cours
Introduction à l'IA Explicable (XAI) et à la transparence des modèles
- Qu'est-ce que l'IA Explicable ?
- Pourquoi la transparence est importante dans les systèmes d'IA
- Interprétabilité vs performance dans les modèles d'IA
Aperçu des techniques XAI
- Méthodes indépendantes du modèle : SHAP, LIME
- Techniques d'explicabilité spécifiques au modèle
- Explication des réseaux neuronaux et des modèles d'apprentissage profond
Construction de modèles d'IA transparents
- Mise en œuvre de modèles interprétables en pratique
- Comparaison des modèles transparents vs les modèles à boîte noire
- Équilibrer la complexité avec l'explicabilité
Outils et bibliothèques XAI avancés
- Utilisation de SHAP pour l'interprétation des modèles
- Exploitation de LIME pour l'explicabilité locale
- Visualisation des décisions et des comportements des modèles
Traitement de l'équité, des biais et de l'éthique en IA
- Identification et atténuation des biais dans les modèles d'IA
- Équité dans l'IA et ses impacts sociétaux
- Garantir la responsabilité et l'éthique dans le déploiement de l'IA
Applications réelles de la XAI
- Études de cas dans les secteurs de la santé, de la finance et du gouvernement
- Interprétation des modèles d'IA pour la conformité réglementaire
- Construire la confiance avec des systèmes d'IA transparents
Perspectives futures de l'IA Explicable
- Recherches émergentes en XAI
- Défis du passage à l'échelle de la XAI pour les systèmes à grande échelle
- Opportunités pour l'avenir de l'IA transparente
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience en apprentissage automatique et développement de modèles d'IA
- Familiarité avec la programmation Python
Audience
- Scientifiques des données
- Ingénieurs en apprentissage automatique
- Spécialistes de l'IA
21 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.
