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.

Dans ce cours, nous explorerons les concepts fondamentaux liés à la sécurité et à la confidentialité des projets d'apprentissage automatique. En plongeant dans l'éthique qui sous-tend ces décisions, nous étudierons comment protéger les utilisateurs des violations de la vie privée tout en créant des modèles prédictifs utiles. Nous poserons également de grandes questions sur la manière dont les entreprises mettent en œuvre les algorithmes et sur la manière dont cela affecte la vie privée des utilisateurs et la transparence, aujourd'hui et à l'avenir.

La recherche sur l'éthique de l'IA est un domaine émergent, et pour prouver nos compétences, nous devons démontrer notre esprit critique et notre capacité d'analyse. Puisqu'il n'est pas raisonnable de se lancer dans un article de recherche complet avec nos compétences nouvellement acquises, nous travaillerons plutôt sur 3 projets qui démontreront votre capacité à analyser l'éthique de l'IA à travers une variété de sujets et de situations. Ces projets incluent toutes les compétences que vous avez apprises dans cette Specializations en éthique de l'IA.