在本课程中，我们将探讨机器学习中的公平性和偏见等基本问题。随着预测模型开始做出从大学录取到贷款决策等重要决定，如何防止模型做出不公平的预测变得至关重要。从人类偏见到数据集意识，我们将从多方面探讨如何建立更合乎道德的模型。
人工智能数据的公平与偏见
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 人工智能时代的伦理 专项课程 专项课程的一部分
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- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有3个模块
欢迎来到本课程！在第一周，我们将讨论在机器学习中公平的含义，以及在不同场景中真正的均等意味着什么
涵盖的内容
5个视频2篇阅读材料3个作业
本周我们将采取行动反对不公平。既然我们已经了解了公平性问题，那么我们该如何建立不违反公平性的模型呢？
涵盖的内容
5个视频2篇阅读材料3个作业
本周，我们将讨论数据收集和属性选择过程中的人为偏见。目标是什么？在建立模型之前消除偏见
涵盖的内容
5个视频2篇阅读材料3个作业
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提供方
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
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Chaitanya A.
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学生评论
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SY
已于 Mar 30, 2021审阅
A relatively short and interesting course on data fairness and bias impacting AI models.
CM
已于 Oct 2, 2021审阅
An excellent reminder that the bias-variance trade-off is not the only trade-off machine learning specialists make.
RU
已于 Apr 19, 2022审阅
Really great discussion of algorithms and how their designs make them susceptible to bias.
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