Teaching

J’ai donné ce cours au master SETI en février 2024. Il porte sur deux grandes familles d’approches de techniques d’interprétabilité des IA: les approches post-hoc qui consistent à attribuer à un programme déjà existant les parties salientes d’une entrée les approches par construction qui étudient des architectures de programmes plus aisément interprétables Sur le modèle de mes précédents cours au sein du SETI, il comporte une partie pratique.

J’ai donné ce cours sur l’interprétabilité des réseaux de neurones aux élèves du master SETI en février 2023. Il se concentre sur le domaine de la vision par ordinateur, et prend le temps de donner un contexte social et juridique aux étudiants.

This is the material for a course I gave at the Université Paris-Saclay AI master course for Fairness in Artificial Intelligence. Altough the course was online, interactions between students, professors and me were really interesting and sparked new questions, especially on the question of dataset quality assessment.

Since 2020, I regularly teach formal verification of machine learning programs to students of the SETI master.