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
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Ethik im Zeitalter der KI“
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
Dozent: LearnQuest Network
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Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
5 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Milderung
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Daten-Ethik
- Kategorie: Entscheidungsintelligenz
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
- Kategorie: Verantwortungsvolle AI
- Kategorie: Datenerhebung
- Kategorie: Künstliche Intelligenz
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Spieltheorie
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9 Aufgaben
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- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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Chaitanya A.
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SY
Geprüft am 30. März 2021
A relatively short and interesting course on data fairness and bias impacting AI models.
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!
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