Bienvenue sur le site "IA responsable - Principes et considérations éthiques" ! Plongez avec nous dans l'essence même de l'IA responsable. Découvrez l'importance des principes clés qui façonnent l'avenir de la technologie. Des considérations éthiques à l'équité, la transparence et la responsabilité, nous discutons de ces principes avec des exemples du monde réel, en les plaçant dans le contexte de la science des données. Ce cours est conçu pour un groupe diversifié d'apprenants, y compris les apprenants adultes qui cherchent à élargir leurs connaissances, les décideurs politiques de l'IA qui façonnent le paysage technologique, et les dirigeants de l'espace technologique spécialement naviguer l'intégration stratégique de l'IA. Ce cours est également utile pour les décideurs politiques de l'IA, les leaders d'opinion de l'IA et tous ceux qui sont curieux d'exploiter le potentiel de l'IA, enraciné dans des rôles et des aspirations professionnels distincts.
IA responsable - Principes et considérations éthiques
Ce cours fait partie de Spécialisation Stratégies de leadership pour l'IA et l'IA générative
Enseigné en Anglais
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Instructeurs : Fractal Analytics
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Ce que vous apprendrez
Discuter des principes de l'IA responsable et de leur importance dans la technologie, y compris les considérations éthiques, l'équité, la transparence et la responsabilité.
Appliquer des techniques pour identifier, traiter et atténuer les préjugés dans les algorithmes et les données de l'IA, en favorisant l'équité et l'inclusivité dans les systèmes d'IA.
Interpréter et expliquer les décisions de l'IA, en trouvant un équilibre entre précision et explicabilité, afin de favoriser la confiance et la responsabilité dans les systèmes d'IA.
Discuter de la responsabilité, de la gouvernance éthique de l'IA, des considérations sur la vie privée, des mesures de sécurité dans le développement et le déploiement de systèmes d'IA responsables.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : iA responsable
- Catégorie : Esprit Critique
- Catégorie : Résolution de problèmes complexes
- Catégorie : Éthique des données
- Catégorie : Principes relatifs aux données
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