Elixir, Erlang, et la quête de la justice en IA - Construire des systèmes d'apprentissage automatique impartiaux

Aperçu

Explorez comment Elixir et Erlang peuvent être exploités pour construire des systèmes d'apprentissage automatique impartiaux, en abordant la discrimination algorithmique et en promouvant l'équité dans le développement de l'IA.

Programme

• Introduction à Elixir et Erlang
Brève histoire et évolution
Caractéristiques clés et avantages dans le développement d'IA
Comparaison avec d'autres langages de programmation dans le paysage de l'IA
• Bases de l'apprentissage automatique
Concepts de base et terminologies
Aperçu des algorithmes courants de ML
Métriques d'évaluation et performance des modèles
• Biais algorithmique dans l'apprentissage automatique
Comprendre le biais et la discrimination dans les systèmes d'IA
Études de cas de modèles d'IA biaisés
Impact des algorithmes biaisés sur la société
• Exploiter Elixir et Erlang pour le ML
Concurrence et tolérance aux pannes dans les systèmes d'IA
Intégration avec des bibliothèques et cadres d'apprentissage automatique
Traitement et analyse des données en temps réel
• Construire des systèmes de ML impartiaux
Techniques pour identifier et atténuer le biais
Algorithmes et ajustements de modèles axés sur l'équité
Outils pour la détection et la correction des biais dans Elixir et Erlang
• Développer des applications IA équitables
Bonnes pratiques pour le développement éthique de l'IA
Assurer la transparence et la responsabilité dans les systèmes d'IA
Incorporation de jeux de données divers et de perspectives
• Projets pratiques et études de cas
Projets pratiques utilisant Elixir et Erlang
Analyse de l'efficacité des stratégies d'atténuation des biais
Discussion d'applications réelles promouvant l'équité de l'IA
• Directions futures en justice d'IA
Tendances émergentes dans l'équité et l'éthique de l'IA
Cadres politiques et réglementaires pour le développement de l'IA
Rôle de la technologie dans la promotion de la justice sociale
• Revue du cours et projet final
Résumé des enseignements clés
Présentation et critique des projets finaux
Discussion des chemins de carrière potentiels et des impacts dans l'éthique de l'IA et l'équité

Sujets

Programmation