Literatura científica selecionada sobre o tema "IA de confiance"
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Artigos de revistas sobre o assunto "IA de confiance"
Preteux, Jérôme. "La confiance en l’IA pour une IA d’emploi". Revue Défense Nationale N° 855, n.º 10 (1 de dezembro de 2022): 91–99. http://dx.doi.org/10.3917/rdna.855.0091.
Texto completo da fontePluchart, Jean-Jacques. "Transformation des entreprises et tiers de confiance : la mutation de la chaîne de confiance dans le management des entreprises". Vie & sciences de l'entreprise N° 216-217, n.º 1 (21 de agosto de 2023): 62–91. http://dx.doi.org/10.3917/vse.216.0062.
Texto completo da fonteBerger, Alain, e Jean-Pierre Cotton. "Quel avenir pour la modélisation et la structuration dans un projet de management de la connaissance ?" I2D - Information, données & documents 1, n.º 1 (19 de julho de 2023): 88–94. http://dx.doi.org/10.3917/i2d.231.0088.
Texto completo da fonteJean, Aurélie. "Une brève introduction à l’intelligence artificielle". médecine/sciences 36, n.º 11 (novembro de 2020): 1059–67. http://dx.doi.org/10.1051/medsci/2020189.
Texto completo da fonteSampaio, Gêisa Aiane de Morais, Andressa Vieira Landgraf, Pedro Henrique Sette de Souza e Renata de Oliveira Cartaxo. "Avaliação da autopercepção de confiança clínica de concluintes do curso de Odontologia". Arquivos em Odontologia 58 (26 de novembro de 2022): 199–208. http://dx.doi.org/10.35699/2178-1990.2022.37525.
Texto completo da fonteTerrones Rodriguez, Antonio Luis, e Mariana Rocha Bernardi. "El valor de la ética aplicada en los estudios de ingeniería en un horizonte de inteligencia artificial confiable". Sophía, n.º 36 (15 de janeiro de 2024): 221–45. http://dx.doi.org/10.17163/soph.n36.2024.07.
Texto completo da fonteGonzález Vaqué, Luis. "¿La Tecnología de la Inteligencia Artificial (IA) puede perjudicar o favorecer a los consumidores?" Revista CESCO de Derecho de Consumo 38 (2021): 26–41. http://dx.doi.org/10.18239/rcdc_2021.38.2751.
Texto completo da fonteAntonov, Alexander. "Gestionar la complejidad: la contribución de la UE a la gobernanza de la inteligencia artificial". Revista CIDOB d'Afers Internacionals, n.º 131 (27 de setembro de 2022): 41–68. http://dx.doi.org/10.24241/rcai.2022.131.41.
Texto completo da fonteAntonov, Alexander. "Gestionar la complejidad: la contribución de la UE a la gobernanza de la inteligencia artificial". Revista CIDOB d'Afers Internacionals, n.º 131 (24 de junho de 2022): 41–68. http://dx.doi.org/10.24241/rcai.2022.131.2.41.
Texto completo da fonteValladares G., Jenny, Eliana Icochea D., Rosa González V. e María Silva I. "Vigilancia del virus de Influenza Aviar tipo A en patos de crianza familiar de las provincias de Huaral y Huaura (Lima, Perú)". Revista de Investigaciones Veterinarias del Perú 29, n.º 4 (25 de novembro de 2018): 1493. http://dx.doi.org/10.15381/rivep.v29i4.15179.
Texto completo da fonteTeses / dissertações sobre o assunto "IA de confiance"
Bresson, Roman. "Neural learning and validation of hierarchical multi-criteria decision aiding models with interacting criteria". Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2022. http://www.theses.fr/2022UPASG008.
Texto completo da fonteMulticriteria Decision Aiding (MCDA) is a field that aims at assisting expert decision mak ers (DM) in problems such as selecting, ranking, or classifying alternatives defined on several inter acting attributes. Such models do not make the decision, but assist the DM, who takes the final decision. It is thus crucial for the model to offer ways for the DM to maintain operational awareness, in particular in safety-critical contexts where errors can have dire consequences. It is thus a prerequisite of MCDA models to be intelligible, in terpretable, and to have a behaviour that is highly constrained by information stemming from in do main knowledge. Such models are usually built hand in hand with a field expert, obtaining infor mation through a Q&A procedure, and eliciting the model through methods rooted in operations research. On the other hand, Machine Learning (ML), and more precisely Preference Learning (PL), bases its approach on learning the optimal model from fitting data. This field usually focuses on model performances, tuning complex black-boxes to ob tain a statistically low error on new examples cases. While this is adapted to many settings, it is out of the question for decision aiding settings, as neither constrainedness nor intelligibility are available. This thesis bridges both fields. We focus on a certain class of MCDA models, called utilitaris tic hierarchical Choquet integrals (UHCI). Our first contribution, which is theoretical, is to show the identifiability (or unicity of the parameterization) of UHCIs This result motivates our second con tribution: the Neur-HCI framework, an archi tecture of neural network modules which can learn the parameters of a UHCI. In particular, all Neur HCI models are guaranteed to be formally valid, fitting the constraints that befit such a model, and remain interpretable. We show empirically that Neur-HCI models perform well on both artificial and real dataset, and that they exhibit remarkable stability, making it a relevant tool for alleviating the model elicitation effort when data is readily available, along with making it a suitable analysis tool for indentifying patterns in the data
Livros sobre o assunto "IA de confiance"
Protéger les élections démocratiques par la sauvegarde de l’intégrité de l’information. International IDEA; Forum sur l’information et la démocratie; Democracy Reporting International, 2024. http://dx.doi.org/10.31752/idea.2024.9.
Texto completo da fonteTrabalhos de conferências sobre o assunto "IA de confiance"
Silva, Francisco Luciano Quirino da, Andréia Libório Sampaio, Carla Ilane Moreira Bezerra e Ingrid Teixeira Monteiro. "Brainwriting na elicitação de requisitos para IA confiável". In Workshop sobre Aspectos Sociais, Humanos e Econômicos de Software. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2023. http://dx.doi.org/10.5753/washes.2023.230891.
Texto completo da fonteCardoso, Joyce, e Cleide Muñoz. "O FUTURO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA EDUCAÇÃO A DISTÂNCIA: ASPECTOS LEGISLATIVOS". In XIX Congresso Internacional de Tecnologia na Educação. SENAC, 2023. http://dx.doi.org/10.61917/2764-684x.2023.059.
Texto completo da fonteTerán, Héctor. "La implementación de la Inteligencia Artificial en la enseñanza de la programación. Un estudio sobre el uso ético de ChatGPT en el aula". In Ingeniería para transformar territorios. Asociación Colombiana de Facultades de Ingeniería - ACOFI, 2023. http://dx.doi.org/10.26507/paper.2768.
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