Le cours "Méthodologies pratiques et éthique en IA" dote les apprenants des compétences essentielles nécessaires pour construire, évaluer et déployer des modèles d'apprentissage profond, tout en abordant également des considérations éthiques critiques dans l'IA. Grâce à des projets pratiques et des études de cas, vous explorerez les méthodologies pratiques utilisées pour former efficacement les modèles, résoudre les problèmes et appliquer des approches probabilistes structurées pour gérer l'incertitude. L'un des points forts du cours est l'accent mis sur l'éthique, vous permettant d'identifier et d'aborder la partialité, l'équité et les implications sociétales tout au long du cycle de vie de l'IA. En intégrant des modèles probabilistes structurés à l'apprentissage profond, vous acquerrez la capacité de créer des systèmes d'IA robustes et interprétables qui s'attaquent aux défis du monde réel. Ce qui distingue ce cours est son accent équilibré sur la maîtrise technique et les pratiques d'IA responsables. Vous apprendrez à gérer les données incomplètes, à analyser les présentations des pairs et à évaluer de manière critique l'impact sociétal plus large de l'IA. Que vous soyez un scientifique des données ou un passionné d'IA, ce cours vous fournira une base complète pour développer des solutions d'IA impactantes et éthiques.



Méthodologie pratique et éthique de l'IA
Ce cours fait partie de Spécialisation Les fondements des réseaux de neurones

Instructeur : Zerotti Woods
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Les apprenants acquerront une expérience pratique de la formation et du débogage des modèles d'apprentissage profond tout en considérant les défis de déploiement et les meilleures pratiques.
Les étudiants comprendront et évalueront les préoccupations éthiques en matière d'IA, notamment les préjugés, l'équité et l'impact sociétal du déploiement des réseaux neurones.
Les apprenants exploreront comment intégrer des modèles probabilistes structurés avec le Deep learning, en réduisant l'incertitude et en améliorant la prise de décision des modèles.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
- Catégorie : Intelligence artificielle
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Protection de l'information
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : IA responsable
- Catégorie : Études de cas
- Catégorie : Statistiques bayésiennes
- Catégorie : Éthique des données
- Catégorie : Prise de décision fondée sur les données
- Catégorie : Deep learning
- Catégorie : Débogage
Détails à connaître

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6 devoirs
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- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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Il y a 4 modules dans ce cours
"Méthodologie pratique et éthique dans l'IA" se concentre sur l'enseignement des compétences essentielles dans l'exploration des ensembles de données, la formation des modèles d'apprentissage profond et leur déploiement, en mettant l'accent sur l'éthique dans le cycle de vie de l'IA. Le cours couvre l'identification et la résolution des problèmes de biais et d'équité, ainsi que l'intégration de modèles probabilistes avec le Deep learning pour gérer l'incertitude. Ce cours fournit une base solide dans les aspects techniques et éthiques pour le développement de l'IA responsable.
Inclus
2 lectures
Ce module abordera les méthodologies pratiques pour la formation des modèles de Deep learning. Les étudiants exploreront des études de cas ainsi que différentes situations pour appliquer les connaissances précédentes et nouvelles dans le processus de formation et de déploiement des modèles de Deep learning.
Inclus
1 vidéo1 lecture2 devoirs
Ce module abordera les considérations éthiques pour les modèles de Deep learning. Vous explorerez les nuances de l'éthique et l'utilisation de l'apprentissage automatique pour prendre des décisions.
Inclus
1 vidéo1 lecture2 devoirs
Cette leçon se plonge dans l'intersection des modèles probabilistes structurés et des réseaux neuronaux profonds, en soulignant comment les cadres probabilistes peuvent être intégrés au Deep learning pour modéliser l'incertitude, apprendre à partir de données incomplètes et fournir des systèmes d'IA interprétables.
Inclus
1 vidéo1 lecture2 devoirs
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