Algorithmen helfen zunehmend dabei, wichtige Entscheidungen im Gesundheitswesen, in der Strafjustiz, bei Einstellungen und in anderen wichtigen Bereichen zu treffen. Daher ist es wichtig, dass diese Algorithmen fair sind. In den letzten Jahren hat sich jedoch gezeigt, dass Algorithmen aufgrund von Alter, Geschlecht, Nationalität, Rasse und anderen Merkmalen auf vielfältige Weise verzerrt sein können. In diesem Kurs lernen Sie zehn praktische Prinzipien für die Entwicklung fairer Algorithmen kennen. Der Schwerpunkt liegt auf der Praxisrelevanz anhand konkreter Fallstudien moderner Algorithmen, darunter solche aus den Bereichen Strafjustiz, Gesundheitswesen und große Sprachmodelle wie ChatGPT. Sie werden die grundlegenden Regeln verstehen, die Sie beim Entwurf fairer Algorithmen befolgen müssen, und Sie werden Algorithmen auf ihre Fairness hin beurteilen können.

Praktische Schritte zur Entwicklung fairer KI-Algorithmen

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
5 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Weit verbreitete Definitionen von Fairness und Bias verstehen
Die wichtigsten Grundsätze für das Training von Modellen
Entwerfen Sie einen Algorithmus für das Gesundheitswesen
Überlegungen zu herausfordernden Fairness-Dilemmas von Algorithmen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Entscheidungsintelligenz
- Kategorie: Künstliche Intelligenz
- Kategorie: Prädiktive Analytik
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Fallstudien
- Kategorie: KI-Kenntnisse
- Kategorie: Daten-Ethik
- Kategorie: Aufbewahrung von Aufzeichnungen
- Kategorie: Datenerhebung
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Diversity-Bewusstsein
- Kategorie: Verantwortungsvolle AI
- Kategorie: LLM-Bewerbung
- Kategorie: Ethische Standards und Verhaltensweisen
- Kategorie: Algorithmen
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: ChatGPT
- Kategorie: Generative KI
Wichtige Details

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17 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
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