كل الدورات
عن الدورة
تتناول هذه الدورة القضايا الأساسية المرتبطة بالعدالة والتحيز في نماذج تعلم الآلة. مع تزايد اعتماد النماذج التنبؤية في قرارات مؤثرة مثل القبول الجامعي ومنح القروض، يصبح من الضروري فهم كيفية نشوء التحيز وتأثيره على النتائج. تستعرض الدورة مصادر التحيز المختلفة، سواء الناتجة عن البشر أو عن البيانات المستخدمة في التدريب، إضافة إلى أهمية الوعي بمحتوى مجموعات البيانات وطريقة جمعها ومعالجتها. كما تناقش المبادئ التي تساعد في تطوير نماذج أكثر عدالة ومسؤولية. من خلال هذا الإطار، يطوّر المتعلمون فهمًا نقديًا لكيفية تقييم النماذج من منظور أخلاقي، وتقليل احتمالات التنبؤات غير العادلة. الدورة مناسبة للمبتدئين الراغبين في بناء أساس معرفي حول أخلاقيات البيانات وتعلم الآلة.
ماذا ستتعلم
- تفسير مفاهيم العدالة والتحيز في تعلم الآلة
- تحليل مصادر التحيز في البيانات والنماذج
- تقييم تأثير التحيز على القرارات التنبؤية
- تطبيق مبادئ لبناء نماذج أكثر إنصافًا
المتطلبات المسبقة
- مهارات أساسية في استخدام الحاسوب والإنترنت
- القدرة على متابعة مواد باللغة الإنجليزية
المدرسون
L
LearnQuest Network
المواضيع
تعلم الآلة
أخلاقيات البيانات
تحليل البيانات
الخوارزميات
العدالة الاجتماعية
معالجة البيانات
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
تعلم الآلة
أخلاقيات البيانات
تحليل البيانات
الخوارزميات
العدالة الاجتماعية
معالجة البيانات
Social Justice
Data Ethics
Artificial Intelligence
Predictive Modeling
إعلان
إعلان