In diesem Kurs werden wir uns mit grundlegenden Fragen der Fairness und Voreingenommenheit beim maschinellen Lernen beschäftigen. Da prädiktive Modelle wichtige Entscheidungen treffen, von der Hochschulzulassung bis hin zu Kreditentscheidungen, ist es von entscheidender Bedeutung, dass die Modelle keine unfairen Vorhersagen treffen. Von menschlicher Voreingenommenheit bis hin zum Bewusstsein für Datensätze werden wir viele Aspekte der Entwicklung ethischerer Modelle untersuchen.
Künstliche Intelligenz Daten Fairness und Voreingenommenheit
Künstliche Intelligenz Daten Fairness und Voreingenommenheit
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Ethik im Zeitalter der KI
Dozent: Brent Summers
8.180 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.8
(105 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Es dauert 6 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: fairness beim maschinellen Lernen
- Kategorie: Ethik
- Kategorie: datenverzerrung
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
Bewertungen
9 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Ethik im Zeitalter der KI
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.
Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
In diesem Kurs gibt es 3 Module
Willkommen zum Kurs! In der ersten Woche werden wir besprechen, was Fairness im Kontext des maschinellen Lernens bedeutet und was echte Parität in verschiedenen Szenarien bedeutet
Das ist alles enthalten
5 Videos2 Lektüren3 Aufgaben2 Diskussionsthemen
Diese Woche werden wir etwas gegen Unfairness unternehmen. Da wir nun wissen, was es mit der Fairness auf sich hat, fragen wir uns, wie wir Modelle entwickeln können, die nicht gegen diese Regeln verstoßen
Das ist alles enthalten
5 Videos2 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema
In dieser Woche werden wir uns mit den menschlichen Voreingenommenheiten befassen, die bei der Datenerfassung und der Auswahl von Attributen eine Rolle spielen. Das Ziel? Beseitigung von Verzerrungen, bevor das Modell erstellt wird
Das ist alles enthalten
5 Videos2 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema
Dozent
Lehrkraftbewertungen
4.6 (28 Bewertungen)von
Empfohlen, wenn Sie sich für Algorithmen interessieren
Fred Hutchinson Cancer Center
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
4.8
105 Bewertungen
- 5 stars
81,90 %
- 4 stars
14,28 %
- 3 stars
3,80 %
- 2 stars
0 %
- 1 star
0 %
Zeigt 3 von 105 an
RU
5
Geprüft am 19. Apr. 2022
Really great discussion of algorithms and how their designs make them susceptible to bias.
DV
5
Geprüft am 27. Feb. 2023
Really appreciate given materials, especially good reading references!
PE
5
Geprüft am 26. Juli 2021
I love what you do and how you do it at learnQuest, keep doing great work
Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
Unbegrenzter Zugang zu 10,000+ Weltklasse-Kursen, praktischen Projekten und berufsqualifizierenden Zertifikatsprogrammen - alles in Ihrem Abonnement enthalten
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online
Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.
Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.
Häufig gestellte Fragen
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Einschreibung ab. Wenn Sie einen Kurs im Prüfungsmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung während oder nach Ihrer Prüfung erwerben. Wenn Sie die Prüfungsoption nicht sehen:
Der Kurs bietet möglicherweise keine Prüfungsoption. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Der Kurs bietet möglicherweise stattdessen die Option 'Vollständiger Kurs, kein Zertifikat'. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Specializations, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Erfolgsseite hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen. Wenn Sie die Kursinhalte nur lesen und ansehen möchten, können Sie den Kurs kostenlos besuchen.
Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine kostenlose 7-tägige Testphase, in der Sie kostenlos kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattung, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Siehe unsere vollständigen Rückerstattungsbedingungen.