Informazioni amministrative
| Titolo | Presentazione di dati statistici |
| Durata | 150 |
| Modulo | D |
| Tipo di lezione | Pratico |
| Focus | La ricerca etica nella pratica |
| Argomento | Letteratura |
Parole chiave
Pulizia dei dati, rappresentazione dei dati, visualizzazione,
Obiettivi di apprendimento
- Comprendere e dimostrare la rappresentazione dei dati per la modellazione AI e ML
- Applicare una serie di tecniche di plotting per visualizzare i dati
- Essere in grado di verificare l'equità, gestire i valori anomali e i dati mancanti
Preparazione prevista
Eventi di apprendimento da completare prima
Obbligatorio per gli studenti
Facoltativo per gli studenti
- Nessuno
Referenze e background per gli studenti
Consigliato per gli insegnanti
Materiale didattico
Nessuno.
Istruzioni per gli insegnanti
Rivedere lo schema del piano di lezione per le istruzioni agli studenti. Questo esercizio è adatto per il set di dati che contiene un mix di tipi di dati numerici e categorici. I metodi di rappresentazione dei dati variano nei set di dati contenenti immagini, testo, audio, ecc.
Contorno
| Durata | Descrizione | Concetti |
|---|---|---|
| 15 min | Fornire una descrizione dei compiti per il pratico. | Revisione delle statistiche descrittive per un insieme di dati contenenti dati numerici e categorici |
| 70 min | Plotting e pulizia di base dei dati | Dati mancanti, buone pratiche in materia di dati, centro e diffusione, plotting di base, codifica dei dati |
| 70 min | Visualizzazione e indagine iniziale | Sfaccettature di Google, controllo dell'equità, pregiudizi |
| 15 min | Conclusioni, domande e risposte | Riepilogo |
Riconoscimenti
Il programma Human-Centered AI Masters è stato co-finanziato dal meccanismo per collegare l'Europa dell'Unione europea nell'ambito della sovvenzione CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.
Piano di lezione su SURF
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