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.
Künstliche Intelligenz Daten Fairness und Voreingenommenheit
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Künstliche Intelligenz Daten Fairness und Voreingenommenheit
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Daten-Ethik
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Künstliche Intelligenz
- Kategorie: Datenerhebung
- Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
- Kategorie: Verantwortungsvolle AI
- Kategorie: Spieltheorie
- Kategorie: Entscheidungsintelligenz
- Kategorie: Milderung
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
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Felipe M.
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Jennifer J.
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Larry W.
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NN
Geprüft am 30. Apr. 2026
Thanks for lectures , and help me have a choice for choose this major
DV
Geprüft am 27. Feb. 2023
Really appreciate given materials, especially good reading references!
SY
Geprüft am 30. März 2021
A relatively short and interesting course on data fairness and bias impacting AI models.
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