Biais et Équité dans l'IA
Durée: 0 h 16 min
Nombre de leçons: 10
Rubrique: Ingénieur IA
1. Comprendre les biais en IA
1.1. Définition et types de biais
1.2. Sources de biais dans les données et algorithmes
2. Mesures pour réduire les biais
2.1. Techniques de prétraitement des données
2.2. Algorithmes correctifs et audits de biais
3. Promouvoir l'équité en IA
3.1. Définition de l'équité et mesures d'évaluation
3.2. Études de cas sur l'équité algorithmique
3.3. Cadres réglementaires et normes d'équité
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