In diesem Kurs werden wir uns mit grundlegenden Fragen der Fairness und Voreingenommenheit beim maschinellen Lernen beschäftigen. Da prädiktive Modelle wichtige Entscheidungen treffen, von der Hochschulzulassung bis hin zu Kreditentscheidungen, ist es von entscheidender Bedeutung, dass die Modelle keine unfairen Vorhersagen treffen. Von menschlicher Voreingenommenheit bis hin zum Bewusstsein für Datensätze werden wir viele Aspekte der Entwicklung ethischerer Modelle untersuchen.
Künstliche Intelligenz Daten Fairness und Voreingenommenheit
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Künstliche Intelligenz Daten Fairness und Voreingenommenheit
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Ethik im Zeitalter der KI“
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Dozent: LearnQuest Network
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Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
5 Stunden zu vervollständigen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Künstliche Intelligenz
- Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
- Kategorie: Verantwortungsvolle AI
- Kategorie: Spieltheorie
- Kategorie: Milderung
- Kategorie: Entscheidungsintelligenz
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Datenerhebung
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Daten-Ethik
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
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Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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RU
Geprüft am 20. Apr. 2022
Really great discussion of algorithms and how their designs make them susceptible to bias.
NN
Geprüft am 1. Mai 2026
Thanks for lectures , and help me have a choice for choose this major
SY
Geprüft am 31. März 2021
A relatively short and interesting course on data fairness and bias impacting AI models.
Häufig gestellte Fragen
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