Contenu de HCAIM

Modélisation (module A)

Axe technique: Fondation de l'IA

IA générale

Conférence: Introduction historique aux modèles d'explication scientifique

Conférence: Comprendre les données

Exploration de données pour l'apprentissage automatique

Tutoriel: Comprendre les données

Conférence: Analyse exploratoire des données

Tutoriel: Analyse exploratoire des données

Conférence: Inférence et prédiction

Tutoriel: Inférence et prédiction

Fondamentaux de l'apprentissage automatique

Conférence: Évaluation du modèle

Tutoriel: Évaluation du modèle

Conférence: Raccord et optimisation du modèle

Pratique: Raccord et optimisation du modèle

Théorie de la décision

Conférence: Théorie de la décision

Tutoriel: Théorie de la décision

Conférence: Réseaux de décision

Tutoriel: Réseaux de décision

Axe pratique: Modélisation de l’IA

Science des données

Conférence: Le processus d'analyse des données

Pratique: Plateformes

Conférence: Préparation et exploration des données

Pratique: Préparation et exploration des données

Apprentissage automatique supervisé

Conférence: Régression linéaire

Pratique: Régression linéaire

Conférence: Arbres de décision

Pratique: Arbres de décision

Conférence: SVMS et noyaux

Pratique: SVMS et noyaux

Conférence: Réseaux neuronaux

Apprentissage automatique non supervisé

Conférence: Apprentissage non supervisé

Pratique: Apprentissage non supervisé

Applications ML

Conférence: Traitement du langage naturel

Pratique: Traitement du langage naturel

Axe éthique: Principes fondamentaux de l'éthique

Éthique générale

Conférence: Introduction à l'IA centrée sur l'humain

Cadres éthiques

Séanceinteractive: Cadres éthiques

Conférence: Utilitarisme

Séanceinteractive: Utilitarisme

Conférence: Éthique de la vertu

Séanceinteractive: Éthique de la vertu

Conférence: Éthique du devoir

Séanceinteractive: Éthique du devoir

Conférence: Théorie de la justice

Éthique avancée

Conférence: Théories des contrats sociaux

Éthique appliquée

Conférence: Conception sensible à la valeur

Séanceinteractive: Conception sensible à la valeur

Conférence: Confidentialité

Conférence: Éthique des systèmes d'aide à la décision

Conférence: Prise de décision et biais (cognitifs)

Déploiement (module B)

Axe technique: apprentissage profond

Principes fondamentaux de l'apprentissage profond

Tutoriel: Principes fondamentaux de l'apprentissage profond

Pratique: Principes fondamentaux de l'apprentissage profond

Optimisation du Deep Learning

Conférence: Régularisation

Tutoriel: Régularisation

Conférence: Traitement par lots

Tutoriel: Traitement par lots

Applications de l'apprentissage profond

Conférence: Graphiques de calcul de construction, architectures modernes

Conférence: Réseaux neuronaux convolutifs

Tutoriel: Réseaux neuronaux convolutifs

Pratique: Réseaux neuronaux convolutifs

Conférence: Réseaux neuronaux récurrents

Conférence: Réseaux de transformateurs

Tutoriel: CNNs et Transformers pour les images

Conférence: Cadres matériels et logiciels pour l'apprentissage profond

Dérivation et mise en œuvre de la rétropropagation

Conférence: Dérivation et application de la rétropropagation

Tutoriel: Dérivation et application de la rétropropagation

Passe vers l'avant

Conférence: Propagation vers l'avant

Tutoriel: Propagation vers l'avant

Réglage des hyperparamètres

Conférence: Réglage des hyperparamètres

Tutoriel: Réglage des hyperparamètres

Axe pratique: IA organisationnelle

MLOps

Conférence: Opérations ML

Tutoriel: Opérations ML

Conférence: Cycle de vie ML-Ops

Pratique: Cycle de vie ML-Ops

Déploiement de l'IA

Tutoriel: Architecture des données

Séanceinteractive: Architecture des données

Pratique: Technologies basées sur Hadoop

Qualité du développement & Déploiement

Conférence: CI/CD

Axe éthique: Une IA digne de confiance

IA générale explicable

Conférence: Introduction IA générale explicable

Pratique: Pratiquer avec les modèles XAI 1

Pratique: Pratiquer avec les modèles XAI 2

Confidentialité

Conférence: Introduction à la vie privée et aux risques

Séanceinteractive: Perspectives sur la vie privée

Pratique: Cadres d'audit de la protection de la vie privée et des données

Conférence: Confidentialité et apprentissage automatique

Pratique: Appliquer et évaluer des techniques de protection de la vie privée

Sécurité et robustesse

Conférence: Sécurité et robustesse

Pratique: Appliquer des cadres d'audit

Pratique: Renforcer la sécurité et la robustesse du ML

Risque

Conférence: Risk & Atténuation des risques

Séanceinteractive: Risk & Atténuation des risques

Pratique: Risk & Atténuation des risques

Évaluation (module C)

Axe technique: L’IA du futur

Introduction

Conférence: Introduction à la résurgence de l'IA et du ML

Conférence: Conférence invitée sur l'avenir de l'IA

Problèmes et défis ouverts

Conférence: Conférence invitée sur l'apprentissage automatique explicable (XAI)

Pratique: Apprentissage automatique explicable (XAI)

Conférence: Confiance, normativité et dérive du modèle

Séanceinteractive: Confiance, normativité et dérive du modèle

Séanceinteractive: Protection de la vie privée Préserver l'apprentissage automatique

Conférence: Généralisabilité et Intelligence Artificielle Générale (AGI)

Avancées dans les modèles ML à travers une lentille HC. Une étude axée sur les résultats

Conférence: Apprentissage semi-supervisé et non supervisé

Conférence: Les modèles génératifs, transforment l'apprentissage profond et les modèles d'apprentissage hybride

Conférence: Théorie de l'apprentissage fédéré (profilage et personnalisation)

Conférence: Apprentissage fédéré – Avancées et défis ouverts

Pratique: Apprentissage fédéré – Former des modèles profonds

Conférence: Compression de modèle – Edge Computing

Pratique: Compression de modèle – Edge Computing

Emerging Evaluations for HCAI Models – Discussion-Based Study (Évaluations émergentes pour les modèles HCAI – Étude fondée sur la discussion)

Conférence: Modèles de confiance et quantification de la confiance

Discussion philosophique sur la future technologie de l'IA

Séanceinteractive: Vivre avec des robots

Axe pratique: Une IA socialement responsable

Portée de l'IA socialement responsable

Conférence: Externalités positives et négatives

Responsabilité sociale des entreprises (ISO 26000) – Utilisation du système HCAI

Conférence: Pratiques opérationnelles équitables – Recrutement de l’IA et mauvaises pratiques en matière de surveillance de l’IA

Séanceinteractive: Prise de décision fondée sur l’IA – Recrutement et promotion

Séanceinteractive: Prise de décision basée sur la surveillance de l'IA

Séanceinteractive: Intervention humaine sur des décisions incohérentes et / ou bonnes en matière d'IA

Séanceinteractive: Transfert de contrôle en arrière et en avant entre l'humain et l'IA

Séanceinteractive: Aspects psychologiques lorsque vous travaillez avec l'IA - stress, anxiété, dépression

Conférence: Questions de consommation – Bulles de filtres, stockage des données, surveillance de l’IA, pratiques équitables

Séanceinteractive: Questions de consommation – Bulles de filtres, stockage des données, surveillance de l’IA, pratiques équitables

Séanceinteractive: – Développement communautaire – Analyse d’impact sociétal avant de travailler sur un projet d’IA

Aspects socio-juridiques de l’IA

Séanceinteractive: Qui est responsable? – Responsabilité du produit, problèmes de droit d’auteur

L'IA pour tous

Conférence: Lacunes économiques – fracture numérique

Séanceinteractive: Lacunes économiques – Répartition numérique en catégories: Géographique, Technique, Financière et Politique

interactive-session-how-ai-affects-human-behaviour-eg-mobility-positive-and-negative

Séanceinteractive: Impact sur l’environnement – Empreinte carbone

Séanceinteractive: Impact sur l’éducation – Prise de décision en matière d’IA automatique

Séanceinteractive: Bulle de filtres – Politique, corporative et géographique

Séanceinteractive: Guerre alimentée par l'IA et paix internationale

Axe éthique: Conformité, Légalité, Humanité

Législation/cadres européens et internationaux sur les données, l’IA, les droits de l’homme et l’égalité

Conférence: Aperçu des aspects éthiques, professionnels et juridiques des applications HCAI

Séanceinteractive: Aspects éthiques, professionnels et juridiques des applications HCAI

Conférence: Les données et leurs défis – RGPD de l’UE, COPPA des États-Unis, HIPPA

Conférence: Les données et leurs défis - Réglementation des données, Sourcing des données et prospective HCAI

Séanceinteractive: Les données et leurs défis. Comment le RGPD impacte les solutions d'IA

Conférence: Législation de l'UE en matière de droits de l'

Séanceinteractive: Législation de l’UE en matière de droits de l’homme – Étude de cas

Conférence: Proposition de règlement de l'UE sur les applications HCAI

Séanceinteractive: Proposition de règlement de l’UE sur l’IA – Étude de cas

Pratique: Efficacité de la proposition de règlement de l'UE sur l'IA

Conférence: Forces et limites des lois existantes Une plongée plus profonde

Gestion des données, audit et évaluation

Conférence: Sécurité et conformité des données, lignage et gestion des données

Conférence: Gouvernance et gérance, intervenants clés et gestion des données personnelles

Pratique: Rôles communs et croisements entre les équipes de gestion des données et d'IA

Pratique: Étudier la lignée de données, les défis et l'impact potentiel des équipes d'IA

Graduation (module D)

Axe éthique: Principes fondamentaux de l'éthique

Axe éthique: La recherche en pratique

Séanceinteractive: Éthique dans la recherche

Interactif: Méthodes qualitatives de collecte de données

Conférence: Réaliser une revue de la littérature

Conférence: Examen critique des sources

Conférence: Conception de la recherche

Conférence: Rédaction d'une proposition de recherche

Tutoriel: Portefeuille de recherche

Tutoriel: Rédaction d'un document/travail de recherche scientifique

Tutoriel: Gestion de projet

Pratique: Présentation de données statistiques