Praktiskt: Grunderna för djupinlärning

Administrativ information

Nyckelord

djupinlärning, modellbyggnad, fördomar,

Lärandemål

• Ställa in hyperparametrar
• Undersöka modellbias

Förväntad förberedelse

Lektionsmaterial

• Praktiskt (HTML)
• Praktisk (.ipynb)

Instruktioner för lärare

Detta är en 2,5-timmars praktisk, där eleverna kommer att arbeta i team om 3. Det övergripande syftet med detta praktiska arbete är att identifiera snedvridningar för målgrupper (enligt definitionen i EC ALTAI [1]). Detta gäller både data och algoritmer. Eleverna måste identifiera och diskutera eventuella fördomar som kan påverka användare av modellen. Att bygga pålitliga modeller innebär djupare dyk och diskussion om inte bara hur bra din modell är utan var det finns svagheter, och att vara ärlig och i förväg när du presenterar modellmåttet.

För detta ändamål kommer detta praktiska att be eleverna att undersöka data och modellbias från en målgruppssynpunkt, för att diskutera potentiella och metriska frågor som kan uppstå från detta arbete.

I följande avsnitt beskrivs översikten över de uppgifter och den tidsfördelning som studenterna ska sträva efter att följa. Uppgifterna nedan är länkade till de avsnitt som du behöver köra i den här anteckningsboken, viss kod är byggnadsställning, vissa presenteras i sin helhet och ibland finns det ingen kod alls. För varje uppgift finns en beskrivning. Det finns vissa avsnitt som inte är kopplade men behöver köras, till exempel importsektionen.

Datamängd:

Datauppsättningar för undervisning i etisk AI (Censusdataset)

Konturer

Erkännanden

Masterprogrammet Human-Centered AI har samfinansierats av Fonden för ett sammanlänkat Europa i Europeiska unionen inom ramen för Grant CEF-TC-2020–1 Digital Skills 2020 EU-IA-0068.

Lektionsplan för SURF

Wikiwijs sida