Explore les implications éthiques du déploiement d'algorithmes d'apprentissage automatique et souligne l'importance de l'équité dans les processus décisionnels.
Examine les défis que posent les hypothèses de données, les biais et d'autres aspects de la recherche, y compris les écritures incomplètes et les frustrations des nouveaux arrivants.
Introduit des concepts clés en matière de droits de l'homme, explore la discrimination, les normes sociales et l'impact des algorithmes sur les droits.
Discute des implications éthiques des systèmes NLP, en mettant l'accent sur les biais, la toxicité et les préoccupations en matière de protection de la vie privée dans les modèles linguistiques.
Explore la qualité des données, les biais dans les données et l'importance des bonnes pratiques de gouvernance dans les environnements de données urbains.
Explore les défis expérimentaux de conception en sciences sociales, en mettant l'accent sur la formulation d'hypothèses, le contrôle variable et l'atténuation des biais.
Plonge dans l'impact des biais dans les modèles d'apprentissage automatique et l'importance d'évaluer les dommages potentiels dans le développement de tels systèmes.
Introduit le cours pratique AI et FX, en se concentrant sur des lectures hebdomadaires et des discussions sur les aspects éthiques et juridiques de l'IA.
Fournit une vue d'ensemble des concepts d'apprentissage profond, en se concentrant sur les données, l'architecture du modèle et les défis liés à la gestion de grands ensembles de données.
Plonge dans la dynamique des réseaux sociaux et d'information, y compris le comportement de troupeau, les cascades d'informations, l'attachement préférentiel et le paradoxe de l'amitié.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
Explore l'importance de la gouvernance mondiale dans l'intelligence artificielle, en mettant l'accent sur les pratiques éthiques, les questions de partialité et la confiance dans les technologies de l'intelligence artificielle.
Explore les biais cognitifs, les émotions et l'évolution du langage, couvrant les échecs de la mémoire, les heuristiques de prise de décision et les origines du langage.
