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Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Français
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Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Français
Ce cours présente les concepts d'interprétabilité et de transparence de l'IA. Il explique en quoi la transparence de l'IA est importante pour les développeurs et les ingénieurs. Il explore des méthodes et des outils pratiques permettant d'atteindre l'interprétabilité et la transparence des modèles d'IA et des données.
Informations sur le cours
Objectifs
- Définir l'interprétabilité et la transparence dans le domaine de l'IA
- Décrire l'importance de l'interprétabilité et de la transparence dans l'IA
- Explorer les outils et techniques permettant d'atteindre l'interprétabilité et la transparence dans l'IA
Prérequis
Posséder une bonne connaissance des pratiques et concepts liés au machine learning. Posséder une bonne connaissance des pipelines et outils de machine learning. Avoir une expérience préalable de l'utilisation de langages de programmation tels que SQL et Python.
Cible
Développeurs en IA/ML, spécialistes de l'IA, ingénieurs en ML, data scientists
Langues disponibles
English, español (Latinoamérica), français, bahasa Indonesia, italiano, 日本語, 한국어, polski, português (Brasil), українська, 简体中文, 繁體中文 et Deutsch
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