Fondements de l'IA Explicable (XAI)

Êtes-vous curieux de savoir comment les modèles d'apprentissage automatique prennent leurs décisions ? Ce cours démystifie l'IA Explicable (XAI), en fournissant les connaissances fondamentales nécessaires pour comprendre et interpréter les systèmes d'IA. Vous acquerrez des aperçus pratiques sur les motivations et la valeur de la XAI, développerez une solide compréhension de sa terminologie et apprendrez à catégoriser différentes méthodes d'explication. Le cours couvre les concepts clés, vous permettant d'interpréter correctement les sorties de divers modèles ML et de comprendre leur comportement. Ce que vous apprendrez : - Saisir les concepts fondamentaux et les définitions de l'IA Explicable. - Comprendre la valeur pratique et les motivations derrière la XAI. - Classifier et différencier diverses méthodes d'explication des modèles d'IA. - Apprendre à interpréter les processus de prise de décision des modèles d'apprentissage automatique. - Construire un vocabulaire pour discuter et comprendre la XAI. - S'exercer à interpréter le comportement des modèles à travers des exercices textuels. Le cours progresse des définitions de base à l'application pratique, vous guidant à travers les éléments essentiels de la XAI. Ce programme est conçu pour les débutants sans expérience préalable en XAI ou en ML avancé. Commencez dès aujourd'hui votre voyage pour comprendre le fonctionnement interne de l'IA.