Sesgo de género en el aprendizaje automático

Resumen

Explora el sesgo de género en el aprendizaje automático con Shalvi Mahajan. Descubre el papel de la IA en la amplificación de sesgos, los desafíos del mundo real y las técnicas en evolución para abordarlos en el diseño de productos y servicios a través de los géneros.

Programa de estudio

• Introducción al sesgo de género en el aprendizaje automático
Definición y alcance
Contexto histórico y significado
Descripción de la estructura del curso y objetivos
• Entendiendo el sesgo de género en los datos
Fuentes de sesgo de género en la recolección de datos
Estudios de caso de conjuntos de datos sesgados
Impacto de los datos sesgados en los resultados de la inteligencia artificial
• Cómo el aprendizaje automático amplifica el sesgo de género
Mecanismos de perpetuación del sesgo en algoritmos
Análisis del sesgo en modelos populares de aprendizaje automático
Ejemplos y consecuencias en el mundo real
• Identificación del sesgo en sistemas de aprendizaje automático
Técnicas para detectar el sesgo de género
Herramientas y métricas para la medición
Evaluación de estudios de caso para la identificación del sesgo
• Abordando el sesgo de género en modelos de inteligencia artificial
Estrategias para la mitigación del sesgo
Equidad en el entrenamiento y validación de modelos
Introducción a métodos de corrección y ajuste del sesgo
• Sesgo de género en aplicaciones de inteligencia artificial
Estudios de caso en diferentes industrias (por ejemplo, salud, contratación, finanzas)
Implicaciones éticas de las aplicaciones de IA sesgadas
Lecciones aprendidas de fracasos y éxitos en la industria
• Diseño de productos de inteligencia artificial justos e inclusivos
Mejores prácticas para un diseño inclusivo
Enfoques centrados en el usuario para reducir el sesgo
Participación de las partes interesadas y colaboración interdisciplinaria
• Innovaciones y técnicas en evolución
Tendencias emergentes en investigación sobre la mitigación del sesgo de género
Avances tecnológicos y su impacto
Direcciones futuras y desafíos abiertos
• Conclusión y direcciones futuras
Resumen de los aprendizajes clave
Discusión sobre el papel evolutivo de la IA en la igualdad de género
Caminos para el aprendizaje continuo y la defensa
• Proyecto final
Guías y expectativas del proyecto
Aplicación de conceptos del curso a un problema del mundo real
Presentación y revisión por pares

Asignaturas

Ciencia de Datos