Administratieve informatie
| Titel | Onderzoek data lineage, uitdagingen en potentiële impact van de AI-teams |
| Looptijd | 90 min |
| Module | C |
| Type les | Praktisch |
| Focus | Ethisch — Naleving, legaliteit en menselijkheid |
| Onderwerp | Gegevensbeheer, audit en beoordeling |
Sleutelwoorden
Data Lineage, Data Provenence, Differentiële Privacy, Data Pipeline,
Leerdoelen
- Inzicht krijgen in het concept en het belang van data provenence voor AI-teams
- Impact van bias in datasets
- Methoden voor het traceren van Data Lineage
Verwachte voorbereiding
Leren van gebeurtenissen die moeten worden voltooid voordat
Verplicht voor studenten
- Kennis van GDPR en database concepten
Optioneel voor studenten
- N.V.T.
Referenties en achtergronden voor studenten
- Hoog niveau kennis van GDPR en database concepten
Aanbevolen voor docenten
- Geef achtergrondinformatie over GDPR
- Geef voorbeelden van belangrijke GDPR-gevallen
Lesmateriaal
Instructies voor docenten
Probeer vast te houden aan de tijdtafel. Geef indien mogelijk meer tijd voor de vraag- en antwoordsessie indien nodig.
Overzicht van de lezing
| Duur (min) | Omschrijving | Concepten | Activiteit | Materiaal |
|---|---|---|---|---|
| 0-5 min | Beschrijving van de uit te voeren taken | |||
| 5-30 min | Taak #1 — Provenance | Herkomst | Geleide discussie | — |
| 30-55 min | Taak #2 — Naleving | Naleving | Geleide discussie | — |
| 55-80 min | Taak #3 — In de praktijk | In de praktijk | Geleide discussie | — |
| 80-90 min | Samenvatting van de praktische | Q & A | — |
Erkenningen
Elke auteur van de bronnen die in de dia’s worden genoemd
Het Human-Centered AI Masters-programma werd mede gefinancierd door de Connecting Europe Facility van de Europese Unie in het kader van de subsidie CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.