Informații administrative
| Titlu | Fundamentele învățării profunde |
| Durată | 150 |
| Modulul | B |
| Tipul lecției | Practică |
| Focalizare | Tehnică – Învățare profundă |
| Subiect | NA |
Cuvinte cheie
învățare profundă, clădire model, părtinii,
Obiective de învățare
- Reglați hiperparametrii
- Investigarea prejudecăților de model
Pregătirea preconizată
Evenimente de învățare care urmează să fie finalizate înainte
Obligatoriu pentru studenți
Nici unul.
Opțional pentru studenți
Nici unul.
Referințe și context pentru studenți
Nici unul.
Recomandat pentru profesori
Nici unul.
Materiale de lecție
Instrucțiuni pentru profesori
Aceasta este o practică de 2,5 ore, în cazul în care elevii vor lucra în echipe de 3. Obiectivul general al acestei practici este de a identifica prejudecățile pentru grupurile-țintă [astfel cum sunt definite în ALTAI CE [1]]. Acest lucru se aplică atât datelor, cât și algoritmilor. Elevii trebuie să identifice și să discute orice prejudecăți care ar putea afecta utilizatorii modelului. Construirea de modele de încredere implică scufundări mai profunde și discuții nu numai despre cât de bun este modelul dvs., ci și despre unde se află punctele slabe și fiind onest și în avans atunci când prezentați valorile modelului.
În acest scop, acest lucru practic va cere studenților să investigheze date și modele părtinitoare din punct de vedere al grupului țintă, pentru a discuta problemele potențiale și metrice care pot apărea din această activitate.
Următoarea secțiune descrie prezentarea generală a sarcinilor și alocarea timpului pe care elevii ar trebui să urmărească să le urmeze. Sarcinile de mai jos sunt legate de secțiunile pe care va trebui să le rulați în acest notebook, unele coduri sunt eșafodate, unele sunt prezentate în întregime și uneori nu există niciun cod prezentat. Pentru fiecare activitate, există o descriere listată. Există unele secțiuni care nu sunt legate, dar trebuie să fie rulate, de exemplu, secțiunea de import.
Set de date:
Seturi de date pentru predarea IA etice (set de date privind recensământul)
Contur
| Durată (min) | Descriere |
|---|---|
| 10 | Oferirea unei imagini de ansamblu asupra practicii |
| 10 | Configurarea, importul și citirea datelor |
| 30 | Pre-prelucrarea datelor & Pregătirea datelor |
| 40 | Dezvoltarea modelului |
| 60 | Părtinirea grupului țintă |
Confirmări
Programul de masterat AI centrat pe om a fost cofinantat de Mecanismul pentru interconectarea Europei al Uniunii Europene sub Grantul CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.