Administrativne informacije
| Naslov | Osnove dubokog učenja |
| Trajanje | 150 |
| Modul | B |
| Vrsta lekcija | Praktičan |
| Fokus | Tehničko – dubinsko učenje |
| Tema | NIJE PRIMJENJIVO |
Ključne riječi
duboko učenje, gradnja modela, pristranost,
Ciljevi učenja
- Podešavanje hiperparametara
- Istražite pristranost modela
Očekivana priprema
Edukativni događaji koji će biti završeni prije
Obvezno za studente
Nijedan.
Neobvezno za studente
Nijedan.
Preporuke i pozadina za studente
Nijedan.
Preporučeno nastavnicima
Nijedan.
Nastavni materijali
Upute za učitelje
Ovo je 2,5 sata praktično, gdje će studenti raditi u timovima od 3. Opći je cilj ovog praktičnog rada utvrditi pristranost za ciljne skupine (kako je definirano u EC ALTAI-ju [1]). To se primjenjuje i na podatke i na algoritme. Studenti moraju identificirati i raspraviti sve predrasude koje bi mogle utjecati na korisnike modela. Izgradnja pouzdanih modela uključuje dublje zarone i raspravu ne samo o tome koliko je dobar vaš model, već i o tome gdje su njegove slabosti, te biti iskren i unaprijed prikazana mjerila modela.
U tu svrhu od studenata će se zatražiti da istraže podatke i predrasude modela sa stajališta ciljne skupine, da raspravljaju o potencijalnim i metričkim pitanjima koja mogu proizaći iz ovog rada.
U sljedećem odjeljku opisuje se pregled zadataka i raspodjela vremena koje bi učenici trebali slijediti. Zadaci u nastavku povezani su s odjeljcima koje ćete morati pokrenuti u ovoj bilježnici, neki kodovi su skele, neki su prikazani u cijelosti, a ponekad uopće nije prikazan kod. Za svaki zadatak naveden je opis. Postoje neki odjeljci koji nisu povezani, ali ih je potrebno voditi, na primjer, odjeljak za uvoz.
Skup podataka:
Skupovi podataka za poučavanje etičke umjetne inteligencije (skup podataka popisa)
Nacrt
| Trajanje (min) | Opis |
|---|---|
| 10 | Pružanje pregleda praktičnih |
| 10 | Uspostava i uvoz te čitanje podataka |
| 30 | Prethodna obrada podataka i priprema podataka |
| 40 | Razvoj modela |
| 60 | Pristranost ciljnih skupina |
Priznanja
Diplomski studij umjetne inteligencije usmjeren na čovjeka sufinanciran je Instrumentom za povezivanje Europe Europske unije u okviru bespovratnih sredstava CEF-TC-2020 – 1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.