Objectifs de la formation :
- Comprendre les concepts de base de l’interprétabilité des modèles d’IA.
- Identifier les principaux défis cognitifs associés à l’interprétabilité.
- Apprendre à concevoir des modèles d’IA plus interprétables.
- Explorer les techniques pour expliquer et communiquer les décisions des modèles d’IA de manière compréhensible.
- Évaluer l’impact de l’interprétabilité sur la confiance et l’acceptation des systèmes d’IA.
Contenu de la formation :
La formation comprend les éléments suivants :
Module 1 : Introduction à l’interprétabilité des modèles d’IA
- Définition de l’interprétabilité et de son importance.
- Les enjeux éthiques et pratiques de l’interprétabilité.
- Exemples d’applications où l’interprétabilité est cruciale.
Module 2 : Les défis cognitifs de l’interprétabilité
- Biais et compréhension humaine des modèles d’IA.
- Complexité des modèles et de leurs décisions.
- L’impact de la confiance et de la fiabilité dans les systèmes d’IA.
Module 3 : Techniques pour améliorer l’interprétabilité
- Conception de modèles d’IA plus interprétables.
- Méthodes de simplification de modèles.
- Utilisation de l’explicabilité intégrée.
Module 4 : Communication et explication des décisions des modèles d’IA
- Techniques de communication des décisions complexes.
- Visualisation des processus de prise de décision.
- Narration et storytelling pour expliquer les résultats des modèles.
Module 5 : Évaluation de l’interprétabilité et ses implications
- Méthodes d’évaluation de l’interprétabilité.
- Lien entre interprétabilité, confiance et acceptabilité.
- Cas d’étude et discussions sur les conséquences de l’interprétabilité.
Résultats attendus de la formation : À la fin de la formation, les participants devraient être en mesure de :
- Comprendre les défis cognitifs spécifiques liés à l’interprétabilité des modèles d’IA.
- Appliquer des techniques pour améliorer l’interprétabilité des modèles.
- Communiquer efficacement les décisions des modèles d’IA de manière compréhensible pour les parties prenantes.
- Évaluer l’impact de l’interprétabilité sur la confiance et l’acceptation des systèmes d’IA.
- Contribuer à la conception et à l’amélioration de systèmes d’IA plus interprétables.
Point fort de la formation :
Le point fort de cette formation réside dans sa focalisation sur les aspects cognitifs de l’interprétabilité des modèles d’IA. Elle offre aux participants une compréhension approfondie des défis liés à la compréhension humaine des modèles d’IA complexes et leur propose des outils et des techniques pour résoudre ces défis. Cette approche unique permet aux participants de devenir des experts en interprétabilité, ce qui est essentiel dans un contexte où la confiance et la transparence des systèmes d’IA sont cruciales.
Formation active :
- Quiz
- Exercise
- Mise en pratique
- Revenir sur un concept
- Rétroaction du cours
5 Critères de l’offre :
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