コンピューターサイエンスのための数学
Open Academy
無料
入門 / algorithms, computation, structures, MIT
5.0
(1)
このコースでは、理数・工学系の初等離散数学を扱い、コンピュータサイエンスに役立つ数学的ツールや証明手法に焦点を当てます。学習者は、論理記号、集合、関係、グラフ理論、状態機械、アルゴリズムなどのトピックを探索します。
入門
algorithms, computation, structures
このコースでは、機械学習におけるバイアスと公平性という重要な課題を深く掘り下げ、それらが国際開発に与える影響に焦点を当てます。学習者は、公平性と社会正義を促進するために、機械学習を適切に活用するための戦略を探求します。
機械学習モデルにおけるバイアスの特定と分析
公平な機械学習(ML)実装のための戦略を提案する
多様なコミュニティに対するMLソリューションの影響を評価する
受講対象
自らの仕事におけるAIの倫理的影響を懸念している個人
機械学習における公平性をカリキュラムに取り入れようとしている教育者向け
責任を持って機械学習を活用しようとしている開発実務者
前提知識
機械学習の基本的な概念に関する知識
社会正義の原則に関する理解
国際開発課題に関する知識
7,095
受講生
151
受講レビュー
5.0
講座評価
232
講座
"言語が学習の障壁にならないように。"
世界有数の機関による公開講座をお届けします。
翻訳と字幕作業を通じて、すべての学習者が言語の壁を感じることなく講義を受けられるようサポートします。
全体
10件 ∙ (1時間 16分)
講座資料:
2. 機械学習における倫理入門
01:52
3. 機械学習における公平性の探求:背景
05:14
全体
1件
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