Dieser Kurs vermittelt Ihnen den Kontext und Erfahrungen aus erster Hand mit den beiden wichtigsten Katalysatoren der computergestützten wissenschaftlichen Revolution: Big Data und künstliche Intelligenz. Da mehr als 99% aller vermittelten Informationen in digitalem Format vorliegen und 98% der Weltbevölkerung digitale Technologien nutzen, hinterlässt die Menschheit einen beeindruckenden digitalen Fußabdruck. Theoretisch bietet dies nie dagewesene Möglichkeiten, die Gesellschaft zu verstehen und zu gestalten. In der Praxis lässt sich diese Informationsflut nur verarbeiten, wenn man dieselben digitalen Technologien einsetzt, die sie erzeugt haben. Daten sind der Treibstoff, aber maschinelles Lernen ist der Motor, um aus riesigen Datenmengen bemerkenswertes neues Wissen zu gewinnen. Da ein wichtiger Teil dieser Daten uns selbst betrifft, führt die Verwendung von Algorithmen, um mehr über uns selbst zu erfahren, natürlich zu ethischen Fragen. Daher können wir diesen Kurs nicht beenden, ohne auch über Forschungsethik und einige der alten und neuen Linien zu sprechen, die Computer-Sozialwissenschaftler im Auge behalten müssen. In praktischen Übungen werden Sie die künstliche Intelligenz von IBM Watson nutzen, um die Persönlichkeit von Menschen aus ihren digitalen Textspuren zu extrahieren, und Sie werden die Möglichkeiten und Grenzen des maschinellen Lernens erfahren, indem Sie zwei lernfähige Maschinen von Google selbst unterrichten.
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Big Data, Künstliche Intelligenz und Ethik
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Computergestützte Sozialwissenschaft
Dozent: Martin Hilbert
37.942 bereits angemeldet
Bei enthalten
(541 Bewertungen)
Was Sie lernen werden
Definieren und diskutieren Sie die Möglichkeiten und Grenzen von Big Data.
Arbeiten Sie mit IBM Watson und analysieren Sie eine Persönlichkeit durch Natural Language Programming (NLP).
Untersuchen Sie anhand von Fallstudien, wie KI eingesetzt wird.
Untersuchen und diskutieren Sie die Rolle, die Ethik bei KI und Big Data spielt.
Wichtige Details
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5 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- 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 4 Module
In diesem Modul werden Sie in der Lage sein, die Begriffe Big Data und digitaler Fußabdruck zu definieren. Sie können erörtern, wie Big Data in der Sozialwissenschaft dargestellt wird und die Chancen von Big Data erkennen.
Das ist alles enthalten
10 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
In diesem Modul werden Sie in der Lage sein, die Grenzen von Big Data zu erklären. Sie werden mit einer KI-Schnittstelle, IBM Watson, arbeiten und entdecken, wie KI durch natürliche Sprachverarbeitung Persönlichkeit erkennen kann. Sie werden die Persönlichkeit einer Person analysieren.
Das ist alles enthalten
7 Videos1 Lektüre2 Aufgaben1 peer review
In diesem Modul lernen Sie die Geschichte der künstlichen Intelligenz (KI) und ihre Studienbereiche kennen. Sie werden anhand von Fallstudien untersuchen können, wie KI eingesetzt wird. Sie werden über die Anwendung von KI diskutieren und in einer praktischen Übung ein einzigartiges Artefakt mit KI erstellen.
Das ist alles enthalten
15 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 Diskussionsthema
In diesem Modul werden Sie in der Lage sein, den Begriff Forschungsethik zu definieren. Sie können untersuchen, welche Rolle die Ethik bei der Durchführung von Forschung spielt. Sie können diskutieren, wie Ethik bei der Nutzung von KI und Big Data angewendet wird.
Das ist alles enthalten
21 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 Diskussionsthema
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
Macquarie University
University of California San Diego
Duke University
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Geprüft am 30. Mai 2020
Geprüft am 7. Apr. 2022
Geprüft am 12. Mai 2020
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Häufig gestellte Fragen
Dies sind einige der Reflexionen von Studenten, die den Inhalt der Specialization on Computational Social Science durchgearbeitet haben:
"Es hat mir sehr viel Spaß gemacht und, was am wichtigsten ist, es hat mir außerordentlich wichtige Fähigkeiten vermittelt, um meine beruflichen Anforderungen in einer neuen Position in München zu erfüllen. Vielleicht interessiert es Sie, wie sich der Kurs auf das Gehalt auswirkt. In meinem Fall erhöhen die erworbenen Kenntnisse und Zertifizierungen das Jahresgehalt um weitere 20.000 Euro (also auf etwa 120.000 Euro pro Jahr)."
"Mein Gesamteindruck von diesem Kurs war: Ich kann es kaum erwarten, das Wissen für andere Dinge zu nutzen!!"
"Der beste Kurs, den ich besucht habe. Ich wünschte, es würden mehr so strukturierte Online-Kurse angeboten."
"Die Tatsache, dass diese Tools so einfach zu benutzen und zu erreichen sind, ist meiner Meinung nach unglaublich. Wir haben nicht nur Zugang zu ihnen, wie wir Zugang zu Dingen wie Facebook und Twitter haben, sondern sie sind auch noch KOSTENLOS."
"Ich glaube, dass ich diese Tools in meinem zukünftigen Job oder sogar als persönliche Reflexion nutzen könnte. Wenn Sie die Kommentare/Reaktionen, die Ihr Unternehmen auf Youtube, Twitter, Instagram usw. erhält, auswerten und analysieren, was sagt ihr Sprachgebrauch darüber aus, wie sie mit Ihrer Marke interagieren - oder was Ihre Marke in ihnen hervorruft?"
"Wow, das ist cool und macht Spaß. Auch wenn ich in naher Zukunft vielleicht keinen sozialwissenschaftlichen Beruf ergreifen werde, ist es doch schön, all diese Werkzeuge kennenzulernen, die die computergestützte Sozialwissenschaft bietet und die in allen möglichen Berufen und Studienrichtungen von Nutzen sind."
"Aus irgendeinem Grund hat mir das Web-Scraping besonders gut gefallen. Es fühlt sich sehr fortgeschritten an, obwohl es sehr einfach ist... Es scheint eine sehr schnelle und effiziente Art der Datenerfassung zu sein."
"Es hat mir Spaß gemacht, mit dem maschinellen Lernen herumzuspielen! ...Ich fand es auch erstaunlich, wie schnell es unsere Eingaben in Sekundenschnelle erfassen und lernen konnte. Ich frage mich, wie weit sich die Technologie in den nächsten Jahren noch entwickeln wird... Es ist beängstigend, aber faszinierend."
"Der interessanteste Aspekt war die Tatsache, dass diese Tools alle kostenlos und online sind. In der Vergangenheit hatten nur Forscher an gut finanzierten Universitäten Zugang zu Programmen wie denen, die wir in allen unseren Labors verwenden. Aber jetzt kann auch jemand ohne große technische Kenntnisse über komplexe Software diese Tools nutzen."
"Ich bin so überrascht, dass diese Tools durch einen einfachen Download für jedermann verfügbar sind, und noch mehr, dass sie sehr benutzerfreundlich und leicht zu erlernen sind. Ich plane, in Zukunft ein Unternehmen für Bekleidungslinien zu gründen, und ich denke, dass es für mich sehr hilfreich sein wird, so viele Online-Daten analysieren zu können."
"Als Studentin der Umweltpolitikanalyse und -planung war ich fasziniert zu erfahren, dass es einen gangbaren Weg gibt, die Umsetzung von Maßnahmen und deren Auswirkungen innerhalb kurzer Zeit mehrfach zu simulieren."
"UCCSS hat es mir ermöglicht, mehr Vertrauen in meine Fähigkeiten im Umgang mit dem Computer zu haben und Unternehmen wie Facebook oder Twitter besser zu verstehen. ...diese Werkzeuge sind wirklich mächtig, aber auch gefährlich... Sie ermöglichen es mächtigen Personen, Ideen zu manipulieren."
"Während des gesamten Kurses waren die Inhalte anspruchsvoll, aber als sie schließlich am Ende jedes Moduls in den Labors angewendet wurden, war es wirklich lohnend zu sehen, wie sich alles entwickelte. Es war sogar noch lohnender, wenn es auch noch Sinn machte! ... Ich bin wirklich froh, dass ich diesen Kurs belegt habe! Es war definitiv eine Herausforderung, aber ich bin froh, dass ich so viele Themen kennengelernt habe, von denen ich gar nicht wusste, dass sie überhaupt existieren."
"Es hat Spaß gemacht, die Ergebnisse des von mir erstellten Codes zu sehen. Ich hätte nie gedacht, dass ich so etwas einmal in meinem Leben machen würde. Die Ergebnisse zeigten mir auch, wie die Gesellschaft aussehen würde.... Die Analyse von sozialen Netzwerken und Web Scraping könnten die Werkzeuge sein, die ich in meinem zukünftigen Job verwende, da alle Praktika, die ich jetzt suche, mit sozialen Medien oder digitalen Medien zu tun haben."
"Mein Berufswunsch ist es, ein Experte für digitales Marketing zu werden. Diese Rechentools haben enorme Auswirkungen auf diesen Bereich."
"Ich fand es wirklich toll, dass ich in diesem Kurs praktisch lernen konnte und Erfahrungen mit Tools sammeln konnte, die in der realen Welt Anwendung finden und MINT und Sozialwissenschaften miteinander verbinden. Ich denke, dass viele dieser Tools weit über die Hausaufgaben hinaus nützlich sind."
"Ich habe meinen MA in Sozialarbeit in Indien gemacht. Ich versuche, nach einer langen Berufspause wieder in meinem Bereich Fuß zu fassen. Ich hatte überall von Big Data und Data Science gehört und fragte mich, ob es eine Verbindung zwischen diesen und den Sozialwissenschaften gibt. Diese Spezialisierung gab mir die nötigen Antworten und hilft mir, sehr nützliche Fähigkeiten zu erwerben... Vielen Dank, dass Sie diese Specialization angeboten haben. Sie sind ein sehr guter Dozent und haben dafür gesorgt, dass diese Kurse reibungslos ablaufen."
Diese Specialization on Computational Social Science ist das Ergebnis einer kollektiven Anstrengung mit Beiträgen von Professoren aus allen 10 Campus der University of California. Sie wird von Martin Hilbert von der UC Davis koordiniert und umfasst Vorträge von:
1) UC Berkeley:Joshua Blumenstock, Prof. iSchool;Stuart Russell, Professor für Computerwissenschaften und Ingenieurwesen.
2) UC Davis:Martin Hilbert, Prof., Dpt. of Communication &Seth Frey, Prof., Dpt. of Communication &Cynthia Gates, Direktorin des IRB.
3) UC Irvine:Lisa Pearl, Prof. Kognitionswissenschaften.
4) UC Los Angeles:PJ Lamberson, Assistenzprofessorin für Kommunikationswissenschaften.
5) UC Merced:Paul Smaldino, Prof. Kognitions- und Informationswissenschaften.
6) UC Riverside:Christian Shelton, Professor für Computerwissenschaften.
7) UC San Diego:James Fowler, Prof. Globale öffentliche Gesundheit und Politikwissenschaft.
8) UC San Francisco:Maria Glymour, Außerordentliche Professorin für Medizin, Sozialepidemiologie und Biostatistik.
9) UC Santa Barbara:René Weber, Prof. Abt. Kommunikation & Medien Neurowissenschaftliches Labor (mit Frederic Hopp).
10) UC Santa Cruz:Marilyn Walker, Prof. Informatik, Direktorin, Computational Media.
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.