Fred Hutchinson Cancer Center
Étapes pratiques pour l'élaboration d'algorithmes d'IA équitables
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Étapes pratiques pour l'élaboration d'algorithmes d'IA équitables

Emma Pierson
Kowe Kadoma

Instructeurs : Emma Pierson

Inclus avec Coursera Plus

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niveau Débutant

Expérience recommandée

5 heures pour terminer
3 semaines à 1 heure par semaine
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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.

Inclus

5 vidéos2 lectures3 devoirs

Ce module aborde l'interaction complexe entre les prédictions algorithmiques et les décisions humaines.

Inclus

6 vidéos3 lectures5 devoirs

Instructeurs

Emma Pierson
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1 Cours418 apprenants

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