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
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Künstliche Intelligenz Daten Fairness und Voreingenommenheit
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Ethik im Zeitalter der KI
Dozent: Brent Summers
8.049 bereits angemeldet
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enthalten
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4.8
(102 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
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9 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Ethik im Zeitalter der KI
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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
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Empfohlen, wenn Sie sich für Algorithmen interessieren
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Felipe M.
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Jennifer J.
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Chaitanya A.
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Geprüft am 19. Apr. 2022
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Geprüft am 14. Jan. 2021
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Geprüft am 2. Okt. 2021
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