Les cours de formation à l'intelligence artificielle explicable (XAI) en ligne ou sur site, dirigés par un instructeur, démontrent par une pratique interactive comment utiliser les techniques d'intelligence artificielle explicable pour interpréter, comprendre et communiquer les processus de prise de décision des modèles d'intelligence artificielle, améliorant ainsi la transparence et la confiance dans les systèmes d'intelligence artificielle. La formation à l'intelligence artificielle explicable (XAI) est disponible sous forme de "formation en ligne" ou de "formation sur site". La formation en ligne (également appelée "formation à distance") est dispensée par le biais d'un bureau interactif à distance. La formation en direct sur site peut être dispensée localement dans les locaux du client en Laval ou dans les centres de formation de NobleProg en Laval. NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Situé dans le quartier central des affaires de Laval, notre espace de travail du 2572 boulevard Daniel Johnson est au cœur d'un quartier high-tech, à proximité de Biotech City et facilement accessible depuis le centre-ville de Montréal ou via les autoroutes A-15 et A-460.
Cette formation en direct dans Laval (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer les techniques de l'IA explicable pour garantir l'équité, la transparence et l'éthique des systèmes d'IA.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre le rôle de l'IAO dans les systèmes d'IA éthiques.
Mettre en œuvre des techniques XAI pour détecter et atténuer les biais dans les modèles d'IA.
Assurer la transparence des processus de prise de décision des modèles d'IA.
Aligner le développement de l'IA sur les normes éthiques et réglementaires.
Cette formation en direct avec instructeur en Laval (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent explorer les techniques XAI de pointe pour les modèles d'apprentissage profond, en mettant l'accent sur la construction de systèmes d'IA interprétables.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les défis de l'explicabilité dans l'apprentissage profond.
Mettre en œuvre des techniques XAI avancées pour les réseaux neuronaux.
Interpréter les décisions prises par les modèles d'apprentissage profond.
Évaluer les compromis entre performance et transparence.
Cette formation en direct avec instructeur à Laval (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent améliorer leur compréhension des techniques XAI pour les modèles d'IA complexes.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en œuvre des techniques XAI de pointe dans des modèles d'IA.
Interpréter les modèles d'apprentissage profond et leurs décisions.
Appliquer des méthodes avancées d'explicabilité agnostique et spécifique au modèle.
Relever les défis liés à la transparence de l'IA dans les systèmes complexes.
Cette formation en direct avec instructeur dans Laval (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent mettre en œuvre des systèmes d'IA transparents dans des applications du monde réel.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre l'importance de la transparence dans les modèles d'IA.
Mettre en œuvre des techniques XAI avancées pour interpréter des modèles complexes.
Améliorer la transparence des modèles en utilisant SHAP, LIME et d'autres outils.
Aborder les questions d'éthique et d'équité dans les modèles d'IA.
Cette formation en direct avec instructeur en Laval (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels débutants qui souhaitent apprendre les bases de l'IA explicable et son rôle dans le développement de systèmes d'IA responsables.
A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les concepts fondamentaux de l'IA explicable.
Explorer l'importance de la transparence et de l'interprétabilité dans les modèles d'IA.
Apprendre les techniques de base pour rendre les modèles d'IA explicables.
Appliquer les techniques XAI à des modèles simples d'apprentissage automatique.
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