Responsible AI for Developers: Fairness and Bias Mitigation (bằng tiếng Anh).

Khi trí tuệ nhân tạo trở nên tích hợp sâu vào cuộc sống hàng ngày, xây dựng các mô hình công bằng và đạo đức không còn là tùy chọn cho các nhà phát triển. Đảm bảo rằng thuật toán của bạn không duy trì hoặc khuếch đại thành kiến xã hội là một kỹ năng kỹ thuật quan trọng. Chương trình này cung cấp một con đường rõ ràng, cơ bản để hiểu và thực hiện các nguyên tắc AI có trách nhiệm. Bạn sẽ học cách xác định nguồn tiềm năng của thiên vị trong các tập dữ liệu, đánh giá tính công bằng của mô hình bằng cách sử dụng các chỉ số tiêu chuẩn, và áp dụng các kỹ thuật giảm nhẹ để đảm bảo kết quả công bằng. Bạn sẽ học được: 1. Hiểu các khái niệm đạo đức cơ bản, các định nghĩa chính về công bằng, và các nguồn thông thường của thiên kiến tập dữ liệu. 2. phân tích các tập dữ liệu cho đại diện và thiên vị lịch sử sử dụng kỹ thuật đánh giá dữ kiện hiện đại. 3. Đo lường tính công bằng của mô hình bằng cách sử dụng các chỉ số định lượng như tính đồng nhất và tỷ lệ cân bằng. 4. Apply thực tế preprocessing và post-processing giải quyết thuật toán để giảm thiên vị algorithmic. 5. Đánh giá AI sinh sản hiện đại và mô hình ngôn ngữ lớn cho an toàn, sắp xếp, và thiên vị do kích thích. 6. Thực hiện các quy trình AI có trách nhiệm vào các quy định phát triển và triển khai. Chúng ta bắt đầu với thuật ngữ thiết yếu và nền tảng triết học của công bằng, trước khi chuyển sang các chiến lược dựa trên mã thực tế để đánh giá và sửa lỗi trong các mô hình của bạn. Chương trình này được thiết kế cho các nhà phát triển phần mềm, nhà khoa học dữ liệu, và các kỹ sư AI tham vọng mới đến các thực tiễn AI đạo đức. Không cần có nền tảng toán học hay học máy tiên tiến. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng các hệ thống AI mạnh mẽ và công bằng.