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귀하가 습득할 기술

machine learning fairnessEthicsdata bias
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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

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완료하는 데 2시간 필요

Fairness and protections in machine learning

완료하는 데 2시간 필요
5개 동영상 (총 19분), 2 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
5개의 동영상
Model parity: a balancing act4m
Protecting groups, protecting individuals5m
Imperfect modeling4m
Weekly Review1m
2개의 읽기 자료
The Equality Conundrum20m
COMPAS article15m
3개 연습문제
Knowledge Check10m
Knowledge Check10m
Weekly Quiz30m
2

2

완료하는 데 2시간 필요

Building fair models: theory and practice

완료하는 데 2시간 필요
5개 동영상 (총 21분), 2 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
5개의 동영상
Testing in theory: fair loan decisions5m
Deploying fairness: combating bias in practice4m
Adversarial Models: Word2Vec5m
Weekly Review1m
2개의 읽기 자료
Unfairness visualized 10m
Research Paper: Debiasing Word Embeddings15m
3개 연습문제
Knowledge Check30m
Knowledge Check10m
Weekly Quiz30m
3

3

완료하는 데 2시간 필요

Human factors: minimizing bias in data

완료하는 데 2시간 필요
5개 동영상 (총 33분), 2 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
5개의 동영상
Building an exploratory training set8m
Imperfect modeling: finding a balance6m
Human Factors: Game Theory6m
Weekly Review1m
2개의 읽기 자료
Full list of cognitive biases15m
Monster Match20m
3개 연습문제
Knowledge Check10m
Knowledge Check10m
Weekly Quiz30m

Ethics in the Age of AI 특화 과정 정보

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