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Starts 3 June 2025 08:20

Ends 3 June 2025

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Biais de genre dans l'apprentissage automatique

Explorez le biais de genre dans l'apprentissage automatique avec Shalvi Mahajan. Découvrez le rôle de l'IA dans l'amplification des biais, les défis du monde réel, et les techniques en évolution pour y faire face dans la conception de produits et les services pour tous les genres.
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Aperçu

Explorez le biais de genre dans l'apprentissage automatique avec Shalvi Mahajan. Découvrez le rôle de l'IA dans l'amplification des biais, les défis du monde réel, et les techniques en évolution pour y faire face dans la conception de produits et les services pour tous les genres.

Programme

  • Introduction au biais de genre dans l'apprentissage automatique
  • Définition et portée
    Contexte historique et signification
    Aperçu de la structure du cours et des objectifs
  • Comprendre le biais de genre dans les données
  • Sources de biais de genre dans la collecte de données
    Études de cas sur les ensembles de données biaisés
    Impact des données biaisées sur les résultats de l'IA
  • Comment l'apprentissage automatique amplifie le biais de genre
  • Mécanismes de perpétuation du biais dans les algorithmes
    Analyse du biais dans les modèles d'apprentissage automatique populaires
    Exemples concrets et conséquences
  • Identifier les biais dans les systèmes d'apprentissage automatique
  • Techniques pour détecter le biais de genre
    Outils et métriques de mesure
    Évaluation des études de cas pour l'identification des biais
  • Traiter le biais de genre dans les modèles d'IA
  • Stratégies d'atténuation du biais
    Équité dans l'entraînement et la validation des modèles
    Introduction aux méthodes de correction et d'ajustement du biais
  • Biais de genre dans les applications d'IA
  • Études de cas dans différents secteurs (par exemple, santé, recrutement, finance)
    Implications éthiques des applications d'IA biaisées
    Leçons apprises des échecs et succès de l'industrie
  • Concevoir des produits d'IA justes et inclusifs
  • Meilleures pratiques pour un design inclusif
    Approches centrées sur l'utilisateur pour réduire le biais
    Engagement des parties prenantes et collaboration interdisciplinaire
  • Innovations et techniques en évolution
  • Tendances de recherche émergentes dans l'atténuation du biais de genre
    Avancées technologiques et leur impact
    Directions futures et défis ouverts
  • Conclusion et orientations futures
  • Récapitulatif des apprentissages clés
    Discussion sur le rôle évolutif de l'IA dans l'égalité des genres
    Chemins pour un apprentissage continu et de plaidoyer
  • Projet final
  • Lignes directrices et attentes du projet
    Application des concepts du cours à un problème réel
    Présentation et évaluation par les pairs

Sujets

Science des données