Temas en Justicia Algorítmica

Resumen

Explora los desafíos críticos de la equidad algorítmica en IA. Este curso ofrece profundos conocimientos sobre los orígenes del sesgo y te guía a través de varios marcos de equidad, enfatizando la Paridad Demográfica.

También examina la conexión entre la clasificación justa y la regresión en sistemas de toma de decisiones automatizados, asegurando una comprensión integral de las complejidades involucradas. Perfecto para cualquiera que busque mejorar su conocimiento en inteligencia artificial y ciencias de la computación, proporcionado por YouTube.

Programa de estudio

• Introducción a la Equidad Algorítmica
Definición e Importancia
Contexto Histórico e Impacto
• Orígenes del Sesgo en los Sistemas de IA
Sesgo en la Recolección y Representación de Datos
Sesgo en el Diseño Algorítmico
Estudios de Caso de Sesgo en IA
• Marcos de Equidad en IA
Resumen de Métricas de Equidad
Equidad de Grupo vs. Equidad Individual
Tensión entre Equidad y Precisión
• Paridad Demográfica
Definición y Formulación Matemática
Ventajas y Limitaciones
Aplicaciones Prácticas
• Relación entre Clasificación y Regresión Justas
Clasificación Justa: Conceptos y Técnicas
Regresión Justa: Enfoques y Desafíos
Comparación y Contraste de Medidas de Equidad
• Equidad en los Sistemas de Toma de Decisiones Automatizadas
Escenarios del Mundo Real: Calificación de Crédito, Contratación, Justicia Penal
Diseño de Sistemas de Decisión Justos
• Herramientas y Técnicas para Garantizar la Equidad
Métodos de Pre-procesamiento, En-procesamiento y Post-procesamiento
Herramientas de Detección y Mitigación de Sesgos
• Estudios de Caso e Investigación Actual
Avances Recientes en Equidad Algorítmica
Desafíos Emergentes y Oportunidades
• Implicaciones Éticas y Sociales de la Equidad Algorítmica
Equidad y Responsabilidad
Implicaciones Regulatorias y de Políticas
• Conclusión y Direcciones Futuras en la Equidad Algorítmica
Conclusiones Clave
Preguntas Abiertas de Investigación y Próximos Pasos

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Asignaturas

Ciencias de la Computación