Ensure Ethical AI & Debiasing

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Ensure Ethical AI & Debiasing

Ce cours fait partie de Spécialisation "AI Techniques, Causal Inference & Business Optimization"

Instructeur : Hurix Digital

Inclus avec

4 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

3 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

Measurable AI Fairness: Fairness can be measured using metrics like demographic parity to objectively assess bias across protected groups.
Evidence-Based Bias Mitigation:Comparing mitigation methods with quantitative metrics ensures bias intervention are chosen by impact,not assumptions.
Data-Level Bias Correction: Fixing representation issues through resampling builds more stable, fair, and reliable AI models.
Transparent Ethical Trade-offs: Ethical AI requires clear communication of fairness–performance trade-offs to support informed stakeholder decisions.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Responsible AI
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Stakeholder Communications
Catégorie : Ethical Standards And Conduct
Catégorie : Technical Communication
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : People Analytics
Catégorie : Performance Analysis
Catégorie : Sampling (Statistics)

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

mars 2026

Évaluations

6 affectations¹

Noté par l'IA voir l'avis de non-responsabilité

Enseigné en Anglais

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Ce cours fait partie de la Spécialisation "AI Techniques, Causal Inference & Business Optimization"

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Il y a 4 modules dans ce cours

Bias in AI systems can undermine trust and create serious ethical and legal risks for organizations. This Short Course was created to help data analysis professionals accomplish comprehensive bias detection and mitigation in AI-driven decision systems. By completing this course, you'll be able to apply formal fairness metrics, implement proven mitigation techniques, and confidently communicate ethical trade-offs to stakeholders.

By the end of this course, you will be able to: Apply fairness metrics to HR selection models and document disparities Evaluate and implement bias mitigation approaches with measurable improvements Analyze datasets for representation bias and apply re-sampling techniques Evaluate accuracy-fairness trade-offs and communicate findings to stakeholders This course is unique because it combines hands-on technical implementation with strategic stakeholder communication skills. To be successful in this course, you should have a background in Python programming and basic machine learning concepts.

Apply fairness metrics to HR selection models and document observed disparities.

Inclus

1 vidéo1 lecture1 devoir1 laboratoire non noté

Evaluate mitigation approaches and implement bias reduction strategies with measurable improvements.

Inclus

2 vidéos2 devoirs

This module teaches how to detect representation bias in datasets, apply re-sampling strategies such as SMOTE, and assess their impact on model performance across demographic groups.

Inclus

1 vidéo1 lecture1 devoir

1 vidéoTotal 5 minutes

Implementing SMOTE Re-sampling for Bias Reduction - Apply SMOTE and compare original vs re-sampled model performance using classification report.5 minutes

1 lectureTotal 6 minutes

Podcast: Dataset Representation Bias: Detection and Impact Analysis - Focus on representation bias patterns and their impact. Use freely available datasets. 6 minutes

1 devoirTotal 8 minutes

Dataset Bias Analysis and Re-sampling Assessment8 minutes

Learners will evaluate the impact of bias mitigation techniques on AI system performance and fairness, then communicate results clearly to stakeholders for informed decision making.

Inclus

2 vidéos1 lecture2 devoirs1 laboratoire non noté

2 vidéosTotal 10 minutes

The Executive Decision: Balancing AI Performance and Fairness4 minutes
Creating Trade-off Visualizations for Stakeholder Communication6 minutes

1 lectureTotal 10 minutes

Framework for Evaluating Accuracy-Fairness Trade-offs10 minutes

2 devoirsTotal 31 minutes

Comprehensive Ethical AI and Bias Mitigation Assessment25 minutes
Trade-off Communication Assessment6 minutes

1 laboratoire non notéTotal 20 minutes

Comprehensive Trade-off Analysis and Stakeholder Communication20 minutes

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Instructeur

Hurix Digital

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Responsible AI for Developers: Fairness & Bias
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