Dans ce module, vous examinerez l'IA et l'analyse des données pour montrer les cas d'utilisation économique du Big Data. Vous découvrirez également les méthodes et les outils utilisés pour abaisser les barrières à l'entrée de l'utilisation de l'IA. Vous examinerez des exemples actuels de Big Data et la manière dont ces entreprises utilisent leurs outils analytiques pour améliorer la productivité et la transformation. Enfin, vous aurez un aperçu approfondi de la façon dont l'IA peut être utilisée dans le secteur biopharmaceutique et de la manière dont les investissements dans l'IA ont permis de revitaliser ce secteur. À la fin de ce module, vous aurez une bonne compréhension du déploiement pratique de l'IA dans différentes industries, de leurs cas d'utilisation et de la façon dont vous pouvez les mettre en œuvre pour stimuler l'innovation et la transformation au sein de l'entreprise.

Dans ce module, vous examinerez les biais inhérents qui peuvent exister dans les données basées sur les comportements humains. Sur cette base, vous explorerez les différentes réponses aux biais algorithmiques et la manière dont les organisations devraient répondre et surmonter ces défis. Vous examinerez ensuite la manipulation des données, les différents types de manipulation et les façons d'aborder ces questions d'un point de vue éthique. Enfin, vous examinerez la protection des données et les cadres juridiques qui existent pour protéger le consommateur et les données individuelles, ainsi que les étapes du cycle de vie de la vie privée. À la fin de ce module, vous aurez une compréhension approfondie des biais et de la manipulation des données, ainsi que des questions éthiques relatives à la manière dont les données sont traitées et stockées. Vous serez en mesure de mettre en œuvre des algorithmes plus équitables et de comprendre les ramifications juridiques d'une gestion inappropriée des données que vous collectez.

Dans ce module, vous apprendrez ce qu'est l'IA explicable et sa relation avec l'apprentissage profond. Vous examinerez également les raisons pour lesquelles il est important d'avoir une IA explicable et les différentes approches pour créer des algorithmes et des politiques d'IA équitables. Vous examinerez également l'IA explicable et la nécessité d'algorithmes équitables. Vous apprendrez également pourquoi nous n'utilisons pas toujours l'IA explicable pour chaque modèle, et les impacts que cela peut avoir sur la performance. À la fin de ce module, vous aurez acquis une meilleure compréhension de la prise de décision avec l'IA et de l'importance de l'équité et de la transparence dans la création de systèmes d'IA explicables, ainsi que des principes éthiques et des politiques de gouvernance qui renforcent la confiance dans l'utilisation de l'IA et de l'apprentissage automatique.