ポーカーの理論と分析
Open Academy
このコースでは、ポーカー理論の複雑さと、投資管理およびトレーディングにおけるポーカー分析の応用について探求します。学習者は、ポーカーと金融環境の両方に対する理解を深めることができる意思決定の枠組みや戦略を詳しく学びます。
입문
Statistics, Probability and Statistics, Management
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
MIT OpenCourseWare
機械学習における公平性の追求
テクノロジーの影響がますます強まる世界において、機械学習における公平性を理解することはかつてないほど重要になっています。多くの人々がAIの倫理的影響や、アルゴリズムにバイアスが混入して疎外されたコミュニティに影響を及ぼす仕組みに苦慮しています。本コースはこれらの懸念に正面から取り組み、国際開発の文脈において機械学習をいかに責任を持って活用できるかについての洞察を提供します。
魅力的なモジュールを通じて、学習者は機械学習システムにおけるバイアスの複雑さを解き明かし、これらの問題を軽減するための実践的なアプローチを探求します。本コースでは、機械学習ソリューションの設計と実装に公平性を組み込むことの重要性を強調しています。終了時には、参加者は機械学習アプリケーションを批判的に評価し、それぞれの分野で公平な慣行を提唱するための能力をより一層身につけることができるでしょう。
講義 ・ ビデオ9本
機械学習における倫理入門
機械学習における公平性の探究:背景
USAIDの適切な使用に関するフレームワーク、機械学習における公平性の探求
ソーラー照明の例、機械学習における公平性の探求
公平性の基準、機械学習における公平性の探求
保護された属性と「無知による公平性」、機械学習における公平性の探求
講師
元のコース
学習対象は
誰でしょう?
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、
必要でしょうか?
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
2,611
受講生
14
受講レビュー
4.9
講座評価
178
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(こうぎしりょう):
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
無料
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