Ce cours vous donne un contexte et une expérience directe des deux principaux catalyseurs de la révolution de la science informatique : les données massives (big data) et l'intelligence artificielle. Avec plus de 99 % de toutes les informations médiatisées sous forme numérique et 98 % de la population mondiale utilisant la technologie numérique, l'humanité produit une empreinte numérique impressionnante. En théorie, cela offre des possibilités sans précédent de comprendre et de façonner la société. En pratique, la seule façon de traiter ce déluge d'informations est d'utiliser les mêmes technologies numériques que celles qui l'ont produit. Les données sont le carburant, mais l'apprentissage automatique est le moteur qui permet d'extraire de nouvelles connaissances remarquables à partir d'énormes quantités de données. Étant donné qu'une part importante de ces données nous concerne, l'utilisation d'algorithmes dans le but d'en apprendre davantage sur nous-mêmes soulève naturellement des questions d'ordre éthique. C'est pourquoi nous ne pouvons pas terminer ce cours sans parler de l'éthique de la recherche et de certaines des lignes anciennes et nouvelles que les chercheurs en sciences sociales informatiques doivent garder à l'esprit. Dans le cadre de travaux pratiques, vous utiliserez l'intelligence artificielle d'IBM Watson pour extraire la personnalité de personnes à partir de leurs traces textuelles numériques, et vous expérimenterez le pouvoir et les limites de l'apprentissage automatique en enseignant vous-même à deux machines enseignables de Google.
Big Data, intelligence artificielle et éthique
Ce cours fait partie de Spécialisation Sciences sociales computationnelles
Instructeur : Martin Hilbert
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Inclus avec
(541 avis)
Ce que vous apprendrez
Définissez et discutez des opportunités et des limites du big data.
Travaillez avec IBM Watson et analysez une personnalité grâce à la programmation en langage naturel (NLP).
Examinez l'utilisation de l'IA à travers des études de cas.
Examinez et discutez les rôles que joue l'éthique dans l'IA et le big data.
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Il y a 4 modules dans ce cours
Dans ce module, vous serez en mesure de définir l'idée de big data et d'empreinte numérique. Vous serez en mesure de discuter de la manière dont les big data sont représentées dans les sciences sociales et d'identifier les opportunités offertes par les big data.
Inclus
10 vidéos3 lectures1 devoir1 sujet de discussion
Dans ce module, vous serez en mesure d'expliquer les limites du big data. Vous travaillerez avec une interface d'IA, IBM Watson, et découvrirez comment l'IA peut identifier la personnalité grâce au traitement du langage naturel. Vous analyserez la personnalité d'une personne.
Inclus
7 vidéos1 lecture2 devoirs1 évaluation par les pairs
Dans ce module, vous découvrirez l'histoire de l'intelligence artificielle (IA) et ses domaines d'étude. Vous serez en mesure d'examiner comment l'IA est utilisée à travers des études de cas. Vous pourrez discuter de l'application de l'IA et vous utiliserez l'IA pour créer un artefact unique dans le cadre d'un exercice pratique.
Inclus
15 vidéos1 lecture1 devoir1 sujet de discussion
Dans ce module, vous serez en mesure de définir le terme "éthique de la recherche". Vous serez en mesure d'examiner le rôle que joue l'éthique dans la conduite de la recherche. Vous serez en mesure de discuter de la manière dont l'éthique est appliquée lors de l'utilisation de l'IA et des big data.
Inclus
21 vidéos1 lecture1 devoir1 sujet de discussion
Instructeur
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Foire Aux Questions
Voici quelques-unes des réflexions partagées par les étudiants qui ont travaillé sur le contenu de la Specialization on Computational Social Science:
"J'ai beaucoup apprécié cette formation et, surtout, elle m'a permis d'acquérir des compétences exceptionnellement importantes pour répondre aux exigences de mon nouveau poste à Munich. Vous serez peut-être intéressé de connaître l'impact de votre cours sur le salaire. Dans mon cas, les connaissances et la certification acquises ajoutent environ 20 000 euros au salaire annuel (ce qui le porte à environ 120 000 euros par an)"
mon impression générale est la suivante :"J'ai hâte d'utiliser cette formation :J'ai hâte de m'en servir pour d'autres choses !
"Le meilleur cours que j'ai suivi. J'aimerais que davantage de cours en ligne structurés comme celui-ci soient proposés
"Le fait que ces outils soient si facilement utilisables et accessibles est incroyable à mes yeux. Non seulement nous y avons accès comme nous avons accès à des choses comme Facebook et Twitter, mais ils sont GRATUITS."
"Je pense absolument que ces outils pourraient être utilisés dans mes futurs emplois, ou même dans le cadre d'une réflexion personnelle. Si vous scrapez et analysez les commentaires/réactions que votre entreprise reçoit sur Youtube, Twitter, Instagram, etc., que dit leur utilisation du langage sur la façon dont ils interagissent avec votre marque - ou sur ce que votre marque fait ressortir en eux ?"
"Wow, c'est un truc cool et amusant. Même si je ne poursuivrai peut-être rien de lié aux sciences sociales dans un avenir proche, il est toujours agréable d'apprendre et d'expérimenter tous ces outils que les sciences sociales computationnelles offrent et bénéficient à toutes sortes de carrières et de domaines d'étude."
"J'ai particulièrement apprécié le web-scraping pour une raison ou une autre. Cela semble très avancé bien que ce soit très facile. ...Cela semble être un moyen très rapide et efficace de saisir des données."
"J'ai aimé jouer avec l'apprentissage automatique ! ...J'ai également été étonné par la rapidité avec laquelle il a été capable de saisir et d'apprendre nos données en quelques secondes. Je me demande à quel point la technologie va progresser au cours des prochaines années... C'est effrayant mais fascinant
"L'aspect le plus intéressant est le fait que ces outils sont tous gratuits et en ligne. Auparavant, seuls les chercheurs d'universités bien financées avaient accès à des programmes tels que ceux que nous utilisons dans tous nos laboratoires. Aujourd'hui, même une personne n'ayant pas de grandes connaissances techniques sur les logiciels complexes peut utiliser ces outils
"Je suis tellement surprise que ces outils soient accessibles à tous par un simple téléchargement, et encore plus qu'ils soient très conviviaux et qu'il soit facile d'apprendre à naviguer. Je prévois de créer une entreprise de vêtements à l'avenir et je pense qu'il me sera très utile de pouvoir analyser autant de données en ligne."
"En tant qu'étudiante en analyse et planification des politiques environnementales, j'ai été fascinée d'apprendre qu'il était possible de simuler la mise en œuvre et l'impact d'une politique à plusieurs reprises dans un court laps de temps
"L'UCCSS m'a permis d'avoir plus confiance en mes capacités avec un ordinateur et de mieux comprendre des entreprises comme Facebook ou Twitter. ...ces outils sont vraiment puissants mais aussi dangereux. ...Ils permettent à des individus puissants de manipuler des idées."
"Toutau long du cours, le contenu était stimulant, mais lorsqu'il était finalement appliqué aux laboratoires à la fin de chaque module, il était vraiment gratifiant de voir tout ce qui se passait. C'était encore plus gratifiant lorsque cela avait du sens ! ... Je suis vraiment content d'avoir suivi ce cours ! C'était vraiment un défi, mais je suis contente d'avoir pu expérimenter et apprendre tant de sujets dont je ne soupçonnais même pas l'existence."
"C'était amusant de voir les résultats du code que j'ai créé, et je n'aurais jamais pensé que je ferais quelque chose comme ça dans ma vie. Les résultats m'ont également montré à quoi ressemblerait la société.... L'analyse des réseaux sociaux et le web scraping pourraient être les outils que j'utiliserai dans mon futur emploi, car tous les stages que je recherche actuellement sont liés aux médias sociaux ou aux médias numériques
"J'aspire à une carrière d'expert en marketing numérique. Ces outils informatiques ont d'énormes implications pour ce domaine."
"J'ai vraiment adoré le fait que ce cours m'ait permis d'apprendre par la pratique et de me familiariser avec des outils qui ont une application dans le monde réel et qui combinent les STIM et les sciences sociales. Je pense que beaucoup de ces outils sont utiles bien au-delà des activités de devoirs."
"J'ai obtenu ma maîtrise en travail social en Inde. J'essaie de revenir dans mon domaine après une longue interruption de carrière. J'ai entendu parler de Big Data et de Data Science partout et je me suis demandé s'il y avait un lien entre ces notions et les sciences sociales. Cette spécialisation m'a apporté des réponses nécessaires et m'aide à acquérir des compétences très utiles.... Merci beaucoup d'avoir apporté cette spécialisation. Vous êtes un très bon formateur et vous avez fait en sorte que ces cours se déroulent sans encombre."
Cette Specialization on Computational Social Science est le résultat d'un effort collectif avec des contributions de professeurs des 10 campus de l'Université de Californie. Elle est coordonnée par Martin Hilbert, de l'UC Davis, et compte avec des conférences de :
1) UC Berkeley :Joshua Blumenstock, Prof. iSchool ;Stuart Russell, Professeur d'informatique et d'ingénierie.
2) UC Davis :Martin Hilbert, Prof., Dpt. of Communication &Seth Frey, Prof., Dpt. of Communication &Cynthia Gates, Director of the IRB.
3) UC Irvine :Lisa Pearl, professeur de sciences cognitives.
4) UC Los Angeles :PJ Lamberson, Prof. adjoint, études de communication.
5) UC Merced :Paul Smaldino, professeur de sciences cognitives et de l'information.
6) UC Riverside :Christian Shelton, professeur d'informatique.
7) UC San Diego :James Fowler, Prof. Global Public Health and Political Science.
8) UC San Francisco :Maria Glymour, Associate Prof. School of Medicine, Social Epidemiology & Biostatistics.
9) UC Santa Barbara :René Weber, Prof. Dpt. of Communication & Media Neuroscience Lab (avec Frederic Hopp).
10) UC Santa Cruz :Marilyn Walker, professeur d'informatique, directrice de Computational Media.
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