Johns Hopkins University
Une IA digne de confiance : gestion des biais, de l'éthique et de la responsabilité

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Une IA digne de confiance : gestion des biais, de l'éthique et de la responsabilité

Ian McCulloh

Instructeur : Ian McCulloh

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Inclus avec Coursera Plus

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Ce que vous apprendrez

  • Comprendre les sources et les compromis des biais dans les systèmes humains et IA, et apprendre des stratégies pour atténuer ces biais dans les mises en œuvre de l'IA.

  • Explorer les cadres éthiques pour une IA responsable, en mettant l'accent sur la transparence, l'équité et la responsabilité, et acquérir des connaissances sur les lois entourant l'IA.

  • Analyser des études de cas d'IA dans le monde réel pour identifier les forces et les faiblesses de l'adoption de l'IA, et comprendre les considérations relatives à la gestion des projets d'IA.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Études de cas
  • Catégorie : IA responsable
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Analyse
  • Catégorie : Normes et conduite éthiques
  • Catégorie : Risque
  • Catégorie : Droit, réglementation et conformité
  • Catégorie : Intelligence artificielle
  • Catégorie : Stratégie produit IA
  • Catégorie : Risque juridique
  • Catégorie : Prise de décision fondée sur les données
  • Catégorie : Éthique des données

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Évaluations

9 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 4 modules dans ce cours

Dans ce cours, vous explorerez les aspects éthiques, sociaux et techniques de l'Intelligence artificielle (IA) et de l'Apprentissage automatique (ML), en vous concentrant sur les sources de biais, les stratégies d'atténuation des risques et le paysage réglementaire. Vous examinerez les compromis entre les biais humains et les biais de la machine, la dynamique des équipes IA et les tendances émergentes en matière de travail. Les sujets clés de ce cours comprennent l'utilisation responsable de l'IA, les cadres juridiques et l'impact des méthodes d'évaluation sur la performance de l'équipe. Vous obtiendrez un aperçu pratique de la construction de systèmes d'IA plus équitables et plus efficaces à travers des études de cas et des discussions.

Inclus

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Ce module vous présente le concept de biais dans l'Intelligence Artificielle (IA). Bien que le sujet de la partialité des machines ait fait l'objet de beaucoup de publicité et d'attention, il ignore souvent la partialité humaine. Dans ce module, vous comparerez les biais humains et les biais de la machine pour permettre une évaluation plus juste des risques dans les systèmes d'IA. Une attention particulière sera accordée au biais d'Apprentissage automatique, au biais d'algorithme, au biais humain, au biais de mesure et à la dérive algorithmique.

Inclus

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Ce module vous introduit au sujet complexe de l'IA responsable. L'approche commune "basée sur le risque" sera opposée à l'approche plus éthique "basée sur l'humain" Vous aborderez également la responsabilité fiscale/de performance, les réglementations internationales, la protection de la vie privée et les considérations juridiques.

Inclus

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Ce module d'études de cas sur l'IA vous offre un aperçu pratique du pouvoir de transformation de l'IA à travers diverses applications. Vous explorerez les intégrations réussies et les leçons tirées des défis de l'IA, en vous concentrant sur la prise de décision, la mise en œuvre et les résultats. Des exemples concrets vous aideront à comprendre les facteurs de réussite essentiels et à éviter les pièges potentiels dans l'adoption de l'IA.

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Instructeur

Ian McCulloh
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17 Cours19 521 apprenants

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