在医疗保健、刑事司法、招聘和其他重要领域,算法越来越多地帮助做出事关重大的决策。因此,这些算法必须是公平的,但近年来的研究表明,算法可能会因年龄、性别、国籍、种族和其他属性而产生偏差。本课程将向您传授设计公平算法的十项实用原则。课程将通过对现代算法(包括刑事司法、医疗保健和大型语言模型(如 ChatGPT)中的算法)进行案例研究,强调与现实世界的相关性。课程结束后,您将了解设计公平算法和评估算法公平性时应遵循的基本规则。
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该课程共有4个模块
在本 Modulation 中,您将学习本课程所依赖的基本概念:什么是算法,以及为什么公平性的定义是棘手而微妙的。我们将首先定义什么是 Prediction 算法,因为本课程旨在让从未上过计算机科学课的学生也能 Accessibility。(如果你以前上过预测算法或机器学习的课程,请随意跳过这一部分)。 然后,我们将直接进入公平性。本课程将介绍十节实用的公平性课程,在本 Modulation 中,我们将讨论其中的两节课。我们还将抢先介绍本课程的课程如何应用于像 ChatGPT 这样的 Generative AI 模型。
涵盖的内容
12个视频2篇阅读材料4个作业
本 Modulation 将介绍设计公平算法的基本经验:应在哪些 Data 上进行训练,应使用哪些特征进行预测,以及应预测哪些结果。
涵盖的内容
6个视频4篇阅读材料5个作业
本 Modulation 讨论了记录算法和数据集的重要性,以便只在适当的场合使用它们。
涵盖的内容
5个视频2篇阅读材料3个作业
本 Modulation 讨论 Algorithm 预测与人类决策之间复杂的相互作用。
涵盖的内容
6个视频3篇阅读材料5个作业
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