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Débute 23 June 2025 21:13

Se termine 23 June 2025

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Sujets en Équité Algorithmique

Explorez les défis critiques de l'équité algorithmique en IA. Ce cours offre des perspectives approfondies sur les origines des biais et vous guide à travers divers cadres d'équité, en mettant l'accent sur la Parité Démographique. Il examine également le lien entre la classification et la régression équitables dans les systèmes de décision a.
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Explorez les défis critiques de l'équité algorithmique en IA. Ce cours offre des perspectives approfondies sur les origines des biais et vous guide à travers divers cadres d'équité, en mettant l'accent sur la Parité Démographique.

Il examine également le lien entre la classification et la régression équitables dans les systèmes de décision automatisée, assurant une compréhension complète des complexités impliquées. Parfait pour quiconque cherchant à améliorer ses connaissances en intelligence artificielle et en informatique, proposé par YouTube.

Programme

  • Introduction à l'équité algorithmique
  • Définition et importance
    Contexte historique et impact
  • Origines des biais dans les systèmes d'IA
  • Biais de collecte et de représentation des données
    Biais de conception algorithmique
    Études de cas de biais dans l'IA
  • Cadres d'équité dans l'IA
  • Aperçu des mesures d'équité
    Équité de groupe vs. équité individuelle
    Tension entre équité et précision
  • Parité démographique
  • Définition et formulation mathématique
    Avantages et limitations
    Applications pratiques
  • Relation entre classification équitable et régression
  • Classification équitable : concepts et techniques
    Régression équitable : approches et défis
    Comparaison et contraste des mesures d'équité
  • Équité dans les systèmes de prise de décision automatisés
  • Scénarios réels : score de crédit, embauche, justice pénale
    Conception de systèmes de prise de décision équitables
  • Outils et techniques pour assurer l'équité
  • Méthodes de prétraitement, en cours de traitement et de post-traitement
    Outils de détection et de réduction des biais
  • Études de cas et recherches actuelles
  • Avancées récentes en équité algorithmique
    Défis et opportunités émergents
  • Implications éthiques et sociales de l'équité algorithmique
  • Équité et responsabilité
    Implications réglementaires et politiques
  • Conclusion et perspectives futures sur l'équité algorithmique
  • Points clés à retenir
    Questions de recherche ouvertes et prochaines étapes

Sujets

Informatique