The course "Responsible AI and Ethics" explores the ethical, social, and technical aspects of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML). It focuses on understanding bias in both human and machine systems and provides strategies for mitigating risks. By examining key issues such as fairness, accountability, and the regulatory landscape, learners will gain essential knowledge to navigate the ethical challenges in AI. Through case studies and real-world examples, students will explore the complexities of AI implementations, assessing their impact on society and industries.
Responsible AI and Ethics
Responsible AI and Ethics
Ce cours fait partie de Spécialisation AI Strategy and Project Management
Instructeur : Ian McCulloh
Inclus avec 
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
16 heures pour terminer
3 semaines à 5 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Understand the sources and trade-offs of bias in both human and AI systems, and learn strategies for mitigating these biases in AI implementations.
Explore ethical frameworks for responsible AI, focusing on transparency, fairness, and accountability, and gain knowledge of laws surrounding AI.
Analyze real-world AI case studies to identify strengths and weaknesses in AI adoption, and understand the considerations for managing AI projects.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Risk Management in AI
- Catégorie : Ethical Decision-Making in AI
- Catégorie : Critical Analysis of AI Case Studies
- Catégorie : Legal and Regulatory Compliance in AI
- Catégorie : Bias Detection and Mitigation
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
décembre 2024
Évaluations
9 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
In this course, you will explore the ethical, social, and technical aspects of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML), focusing on sources of bias, risk mitigation strategies, and the regulatory landscape. You'll examine the trade-offs between human and machine biases, AI team dynamics, and emerging labor trends. The key topics of this course include responsible AI use, legal frameworks, and the impact of evaluation methods on team performance. you will gain practical insights into building fairer, more effective AI systems through case studies and discussions.
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This module introduces you to the concept of bias in Artificial Intelligence. While there has been much publicity and attention on the topic of machine bias, it often ignores human bias. In this module, you will compare human and machine bias to enable a more fair assessment of risk in AI systems. Specific attention will be paid to Machine Learning bias, algorithm bias, human bias, measurement bias, and algorithmic drift.
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This module introduces you to the complex topic of responsible AI. The common “risk-based approach” will be contrasted with the more ethical “human baseline approach.” You will also cover fiscal/performance responsibility, international regulations, privacy, and legal considerations.
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This AI case studies module offers you practical insights into AI's transformative power across various applications. You will explore successful integrations and lessons from AI's challenges, focusing on decision-making, implementation, and outcomes. Real-world examples will help you understand critical success factors and avoid potential pitfalls in AI adoption.
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Instructeur
Offert par
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