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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)

LearnQuest Network

Instructeur : LearnQuest Network

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Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

123 avis

niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
5 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Algorithmes
  • Catégorie : Intelligence artificielle
  • Catégorie : Prétraitement des données
  • Catégorie : Théorie des jeux
  • Catégorie : Éthique des données
  • Catégorie : L'IA responsable
  • Catégorie : Évaluation du modèle
  • Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
  • Catégorie : Intelligence décisionnelle
  • Catégorie : Atténuation
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Collecte de données
  • Catégorie : Modélisation prédictive

Détails à connaître

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Évaluations

9 devoirs

Enseigné en Français (doublage IA)

91%

of learners achieved a positive career outcome

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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 3 modules dans ce cours

Bienvenue dans le cours ! Au cours de la première semaine, nous discuterons de la signification de l'équité dans le contexte de l'apprentissage automatique et de la signification de la parité réelle dans différents scénarios

Inclus

5 vidéos2 lectures3 devoirs

Cette semaine, nous allons agir contre l'injustice. Maintenant que nous comprenons les questions d'équité, comment construire des modèles qui ne les violent pas ?

Inclus

5 vidéos2 lectures3 devoirs

Cette semaine, nous aborderons les biais humains qui interviennent dans les processus de collecte des données et de sélection des attributs. L'objectif ? Éliminer les biais avant la construction du modèle

Inclus

5 vidéos2 lectures3 devoirs

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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.’

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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.’

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  • 1 star

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Affichage de 3 sur 123

SY

Révisé le 30 mars 2021

RU

Révisé le 19 avr. 2022

NN

Révisé le 30 avr. 2026

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