Duke University

Facteurs humains dans l'IA

Ce cours fait partie de Spécialisation Gestion des produits d'IA

Enseigné en Anglais

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Jon Reifschneider

Instructeur : Jon Reifschneider

12 029 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Cours

Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux

4.7

(97 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

17 heures (approximativement)
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

  • Identifier et atténuer les risques pour la vie privée et l'éthique dans les projets d'IA

  • Appliquer des pratiques de conception centrées sur l'humain pour concevoir des expériences de produits d'IA réussies

  • Construire des systèmes d'IA qui augmentent l'intelligence humaine et inspirent un modèle de confiance aux utilisateurs

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Vie privée
  • Catégorie : Design Thinking
  • Catégorie : Éthique

Détails à connaître

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Évaluations

4 quizzes

Cours

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4.7

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Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 4 modules dans ce cours

Dans ce module, nous discuterons des approches et des outils permettant de réaliser une conception centrée sur l'humain, ce qui est essentiel pour concevoir des produits d'IA réussis. Nous passerons ensuite en revue les principaux défis liés à la conception de l'expérience utilisateur des produits d'IA et la manière de les résoudre.

Inclus

12 vidéos5 lectures1 quiz3 sujets de discussion

Dans ce module, nous nous concentrerons sur la confidentialité des données dans le cadre des produits d'intelligence artificielle. Nous aborderons tout d'abord les meilleures pratiques pour garantir la protection de la vie privée des utilisateurs et les lois américaines et internationales sur la protection de la vie privée qu'il convient de connaître. Nous verrons ensuite comment l'IA crée des défis uniques en matière de protection de la vie privée, ainsi que certaines méthodes et certains outils qui peuvent être utilisés pour protéger la confidentialité des données de l'utilisateur.

Inclus

8 vidéos3 lectures1 quiz1 sujet de discussion

Dans ce module, nous discuterons des trois principaux objectifs de l'IA éthique : l'équité, la responsabilité et la transparence. Nous identifierons les sources communes de biais dans les projets de modélisation et nous discuterons des approches permettant de détecter et d'atténuer les biais, y compris les composantes organisationnelles, techniques et de processus.

Inclus

6 vidéos3 lectures1 quiz1 sujet de discussion1 plugin

Dans ce module, nous commencerons par faire la différence entre l'intelligence humaine et l'intelligence artificielle, puis nous examinerons les façons dont elles peuvent se compléter. Nous conclurons le cours en découvrant des approches visant à encourager l'adoption de votre modèle et à inspirer confiance aux utilisateurs.

Inclus

7 vidéos2 lectures1 quiz1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.8 (31 évaluations)
Jon Reifschneider
Duke University
3 Cours51 876 apprenants

Offert par

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Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Apprentissage automatique

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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RA
5

Révisé le 16 sept. 2023

VN
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Révisé le 10 juin 2023

DR
5

Révisé le 22 juin 2024

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