Prática: Fundamentos da aprendizagem profunda

Informações administrativas

Palavras-chave

aprendizagem profunda, edifício modelo, preconceitos,

Objetivos de aprendizagem

• Hiperparâmetros de sintonização
• Investigar o viés do modelo

Preparação prevista

Materiais das aulas

• Prático (HTML)
• Prático (.ipynb)

Instruções para os professores

Esta é uma prática de 2,5 horas, onde os alunos vão trabalhar em equipas de 3. O objetivo geral desta prática é identificar preconceitos para os grupos-alvo (tal como definidos no ALTAI da CE [1]). Isto é aplicado tanto aos dados como aos algoritmos. Os alunos devem identificar e discutir quaisquer preconceitos que possam afetar os utilizadores do modelo. A construção de modelos fidedignos envolve mergulhos mais profundos e discussões sobre não só o quão bom é o seu modelo, mas onde estão as suas fraquezas, e ser honesto e adiantado ao apresentar as métricas do modelo.

Para esse fim, esta prática irá pedir aos alunos que investiguem dados e viés de modelo a partir de um ponto de vista do grupo-alvo, para discutir questões potenciais e orientadas por métricas que possam surgir deste trabalho.

A secção a seguir descreve a visão geral das tarefas e a alocação de tempo que os alunos devem procurar seguir. As tarefas abaixo estão ligadas às secções que será necessário executar neste bloco de notas, algum código é andaime, alguns são apresentados na sua totalidade, e às vezes não há código apresentado em tudo. Para cada tarefa, há uma descrição listada. Há algumas secções que não estão ligadas, mas que precisam ser executadas, por exemplo, a secção de importação.

Conjunto de dados:

Conjuntos de dados para o ensino da IA ética (conjunto de dados do censo)

Esboço

Agradecimentos

O programa de mestrado em IA centrado no ser humano foi cofinanciado pelo Mecanismo Interligar a Europa da União Europeia ao abrigo de subvenções CEF-TC-2020-1 Competências Digitais 2020-EU-IA-0068.

Plano de aula sobre o SURF

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