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
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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123 avis
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
5 heures à compléter
Planning flexible
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Intelligence décisionnelle
- Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
- Catégorie : Éthique des données
- Catégorie : Collecte de données
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Théorie des jeux
- Catégorie : Intelligence artificielle
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : L'IA responsable
- Catégorie : Atténuation
- Catégorie : Modélisation prédictive
Détails à connaître
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9 devoirs
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91% of learners achieved a positive career outcome
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Statut : Essai gratuitCoursera
Statut : PrévisualisationJohns Hopkins University
Statut : Essai gratuit
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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.
Étudiant(e) depuis 2020
’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.
Étudiant(e) depuis 2021
’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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RU
Révisé le 19 avr. 2022
Really great discussion of algorithms and how their designs make them susceptible to bias.
SY
Révisé le 30 mars 2021
A relatively short and interesting course on data fairness and bias impacting AI models.
DV
Révisé le 27 févr. 2023
Really appreciate given materials, especially good reading references!
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