In this course, we will explore fundamental issues of fairness and bias in machine learning. As predictive models begin making important decisions, from college admission to loan decisions, it becomes paramount to keep models from making unfair predictions. From human bias to dataset awareness, we will explore many aspects of building more ethical models.
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Ethics in the Age of AI 专项课程LearnQuest课程信息
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- machine learning fairness
- Ethics
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授课大纲 - 您将从这门课程中学到什么
完成时间为 2 小时
Fairness and protections in machine learning
完成时间为 2 小时
5 个视频 （总计 19 分钟）, 2 个阅读材料, 3 个测验
完成时间为 2 小时
Building fair models: theory and practice
完成时间为 2 小时
5 个视频 （总计 21 分钟）, 2 个阅读材料, 3 个测验
完成时间为 2 小时
Human factors: minimizing bias in data
完成时间为 2 小时
5 个视频 （总计 33 分钟）, 2 个阅读材料, 3 个测验
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来自ARTIFICIAL INTELLIGENCE DATA FAIRNESS AND BIAS 的热门评论
由 RU 提供Apr 19, 2022
Really great discussion of algorithms and how their designs make them susceptible to bias.
由 CM 提供Oct 2, 2021
An excellent reminder that the bias-variance trade-off is not the only trade-off machine learning specialists make.
由 AV 提供Jan 14, 2021
Extraodinary course! I've learnt so much! The classes are very informative and dynamic. Didn't feel like studying but rather entertaining myself with hight quality content! Thank you so much!
由 SY 提供Mar 30, 2021
A relatively short and interesting course on data fairness and bias impacting AI models.
关于 Ethics in the Age of AI 专项课程
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