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.

In diesem Kurs werden wir uns mit den grundlegenden Konzepten für die Sicherheit und den Datenschutz bei Projekten des maschinellen Lernens befassen. Wir werden uns mit der Ethik hinter diesen Entscheidungen befassen und untersuchen, wie wir Nutzer vor Verletzungen der Privatsphäre schützen und gleichzeitig nützliche Vorhersagemodelle erstellen können. Wir werden auch große Fragen darüber stellen, wie Unternehmen Algorithmen implementieren und wie sich dies auf den Datenschutz und die Transparenz der Nutzer jetzt und in Zukunft auswirkt.

Die KI-Ethikforschung ist ein aufstrebendes Gebiet, und um unsere Fähigkeiten unter Beweis zu stellen, müssen wir unser kritisches Denken und unsere analytischen Fähigkeiten unter Beweis stellen. Da es nicht sinnvoll ist, sich mit unseren neu erworbenen Fähigkeiten in eine vollständige Forschungsarbeit zu stürzen, werden wir stattdessen an 3 Projekten arbeiten, die Ihre Fähigkeit zur Analyse ethischer KI in einer Vielzahl von Themen und Situationen unter Beweis stellen werden. Diese Projekte umfassen alle Fähigkeiten, die Sie in dieser AI Ethics Specialization gelernt haben.