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
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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)
Instructeur : Brent Summers
10 681 déjà inscrits
Inclus avec
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4.8
(121 avis)
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
4 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Éthique des données
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Collecte de données
- Catégorie : Théorie des jeux
- Catégorie : Justice sociale
- Catégorie : IA responsable
- Catégorie : Évaluation de modèles
- Catégorie : Prétraitement de données
- Catégorie : Intelligence artificielle
Détails à connaître
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Évaluations
9 devoirs
Enseigné en Français (doublage IA)
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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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Instructeur
Évaluations de l’enseignant
4.5 (33 évaluations)Offert par
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Statut : PrévisualisationJohns Hopkins University
Statut : Essai gratuitGoogle Cloud
Statut : PrévisualisationNortheastern University
Statut : Essai gratuitLearnQuest
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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
5
Révisé le 19 avr. 2022
Really great discussion of algorithms and how their designs make them susceptible to bias.
DV
5
Révisé le 27 févr. 2023
Really appreciate given materials, especially good reading references!
SY
5
Révisé le 30 mars 2021
A relatively short and interesting course on data fairness and bias impacting AI models.
Foire Aux Questions
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