Les algorithmes contribuent de plus en plus à la prise de décisions à fort enjeu dans les domaines de la santé, de la justice pénale, de l'embauche et dans d'autres domaines importants. Il est donc essentiel que ces algorithmes soient équitables, mais ces dernières années ont montré les nombreuses façons dont les algorithmes peuvent être biaisés en fonction de l'âge, du sexe, de la nationalité, de la race et d'autres attributs. Ce cours vous enseignera dix principes pratiques pour concevoir des algorithmes équitables. Il mettra l'accent sur la pertinence dans le monde réel par le biais d'études de cas d'algorithmes modernes, y compris ceux de la justice pénale, des soins de santé et des grands modèles de langage comme ChatGPT. Vous en ressortirez avec une compréhension des règles de base à suivre lorsque vous essayez de concevoir des algorithmes équitables, et d'évaluer l'équité des algorithmes.
Étapes pratiques pour l'élaboration d'algorithmes d'IA équitables
Instructeurs : Emma Pierson
Inclus avec 
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Comprendre les définitions largement utilisées de l'équité et des préjugés
Principes directeurs à suivre lors de l'Entraînement des modèles
Concevoir un algorithme de soins de santé
Raisonner pour résoudre les dilemmes d'équité algorithmique
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Conception d'algorithmes
- Catégorie : L'équité algorithmique
- Catégorie : Modélisation prédictive
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Il y a 4 modules dans ce cours
Dans ce Module, vous apprendrez les concepts de base sur lesquels repose ce cours : ce qu'est un algorithme, et pourquoi l'équité est délicate et subtile à définir. Nous commencerons par définir ce qu'est un algorithme prédictif, car ce cours est conçu pour être accessible aux étudiants qui n'ont jamais suivi de cours d'informatique. (Si vous avez déjà suivi un cours sur les algorithmes prédictifs ou l'apprentissage automatique, n'hésitez pas à sauter cette section) Ensuite, nous passerons directement à l'équité. Ce cours présentera dix leçons pratiques sur l'équité, et dans ce module, nous discuterons de deux d'entre elles. Nous donnerons également un aperçu de la façon dont les leçons de ce cours s'appliquent aux modèles IA génératifs comme ChatGPT.
Inclus
12 vidéos2 lectures4 devoirs
Ce module aborde les leçons fondamentales de la conception d'algorithmes équitables : les données sur lesquelles ils doivent être entraînés, les caractéristiques qu'ils doivent utiliser pour prédire et les résultats qu'ils doivent prédire.
Inclus
6 vidéos4 lectures5 devoirs
Ce module traite de l'importance de documenter les algorithmes et les ensembles de données afin qu'ils ne soient utilisés que dans les contextes où ils sont appropriés.
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Ce module aborde l'interaction complexe entre les prédictions algorithmiques et les décisions humaines.
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