Verwaltungsinformationen
| Titel | Darstellung statistischer Daten |
| Dauer | 150 |
| Modulen | D |
| Unterrichtstyp | Praktisch |
| Fokussierung | Ethische Forschung in der Praxis |
| Themenbereich | Literatur |
Suchbegriffe
Datenreinigung, Datendarstellung, Visualisierung,
Lernziele
- Verstehen und demonstrieren Sie die Datendarstellung für die KI- und ML-Modellierung
- Wenden Sie eine Reihe von Plotting-Techniken an, um Daten zu visualisieren
- In der Lage sein, auf Fairness zu überprüfen, Ausreißer und fehlende Daten zu handhaben
Erwartete Vorbereitung
Lernveranstaltungen, die vorab abgeschlossen werden müssen
Obligatorisch für Studenten
Optional für Studenten
- Keine
Referenzen und Hintergründe für Studierende
Empfohlen für Lehrer
Unterrichtsmaterialien
Keine.
Anleitung für Lehrer
Überprüfen Sie die Gliederung des Unterrichtsplans für Anweisungen für die Schüler. Diese Übung eignet sich für den Datensatz, der eine Mischung aus numerischen und kategorischen Datentypen enthält. Datendarstellungsmethoden variieren in Datensätzen, die Bilder, Text, Audio usw. enthalten.
Gliederung
| Dauer | Beschreibung | Konzepte |
|---|---|---|
| 15 min | Geben Sie eine Beschreibung der Aufgaben für die Praxis. | Überprüfung beschreibender Statistiken für einen Datensatz, der numerische und kategorische Daten enthält |
| 70 min | Plotting und Grundreinigung von Daten | Fehlende Daten, gute Datenpraktiken, Zentrum und Verbreitung, grundlegendes Plotting, Datenkodierung |
| 70 min | Visualisierung und Erstuntersuchung | Google Facetten, Fairness Check, Voreingenommenheit |
| 15 min | Fazit, Fragen und Antworten | Zusammenfassung |
Danksagung
Das Human-Centered AI Masters-Programm wurde von der Fazilität „Connecting Europe“ der Europäischen Union im Rahmen des Zuschusses „CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068“ kofinanziert.
Unterrichtsplan für SURF
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