Dans ce cours, nous explorerons les questions fondamentales d'équité et de partialité dans l'apprentissage automatique. Alors que les modèles prédictifs commencent à prendre des décisions importantes, de l'admission à l'université aux décisions de prêt, il devient primordial d'empêcher les modèles de faire des prédictions injustes. Des préjugés humains à la connaissance des ensembles de données, nous explorerons de nombreux aspects de la construction de modèles plus éthiques.
Intelligence artificielle Données Équité et partialité
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Intelligence artificielle Données Équité et partialité
Ce cours fait partie de Spécialisation "L'éthique à l'ère de l'IA"
Enseigné en Français (doublage IA)
Instructeur : LearnQuest Network
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124 avis
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
5 heures à compléter
Planning flexible
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Éthique des données
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Intelligence artificielle
- Catégorie : Collecte de données
- Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
- Catégorie : L'IA responsable
- Catégorie : Théorie des jeux
- Catégorie : Intelligence décisionnelle
- Catégorie : Atténuation
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Prétraitement des données
Détails à connaître
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Instructeur
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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NN
Révisé le 30 avr. 2026
Thanks for lectures , and help me have a choice for choose this major
DV
Révisé le 27 févr. 2023
Really appreciate given materials, especially good reading references!
SY
Révisé le 30 mars 2021
A relatively short and interesting course on data fairness and bias impacting AI models.
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