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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Inclus avec
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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 : Algorithmes
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Éthique des données
- Catégorie : Intelligence décisionnelle
- Catégorie : Atténuation
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Collecte de données
- Catégorie : L'IA responsable
- Catégorie : Théorie des jeux
- Catégorie : Intelligence artificielle
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Détails à connaître
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Évaluations
9 devoirs
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Instructeur
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Statut : Essai gratuitCoursera
Statut : PrévisualisationJohns Hopkins University
Statut : Essai gratuitGoogle Cloud
Statut : PrévisualisationNortheastern University
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
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.
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Avis des étudiants
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DV
Révisé le 27 févr. 2023
Really appreciate given materials, especially good reading references!
NN
Révisé le 30 avr. 2026
Thanks for lectures , and help me have a choice for choose this major
RU
Révisé le 19 avr. 2022
Really great discussion of algorithms and how their designs make them susceptible to bias.
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