数据和 AI 道德是大多数数据领导者和专业人士在学校或工作中不会学习的主题。

但是，随着数据量的增长和机器学习和人工智能算法的影响持续增加，理解我们工作的道德影响 – 以及如何防止和减轻道德失误 – 比以往任何时候都更加重要。

本课程将从定义 AI 和数据道德开始，然后继续讨论成为数据道德管理者的意义。

从那里，我们将深入探讨您的数据中可能存在的偏见类型，以及它如何传播到分析和算法中，这种方式不仅会引发道德问题，还会对公司的底线产生负面影响。

接下来，我们将深入探讨现代 AI 模型的世界，以及强大的生成式 AI 工具带来的独特风险和道德问题。

我们将使用案例研究来突出现实生活中的争议，讨论如何降低道德失误的风险，并使用思维练习来帮助您培养在日常工作中预测、识别和降低道德失误风险的技能。

课程大纲：

• 数据道德 101

  • 介绍道德的基本概念，并讨论数据道德与监管数据的法律框架有何不同

• 合乎道德的数据管理

  • 了解如何成为有效的数据管理者，并查看收集和管理敏感数据的道德影响

• 数据和算法偏见

  • 了解如何检测和减轻常见形式的偏差，包括抽样偏差、选择偏差、算法偏差和确认偏差

• 人工智能伦理与影响

  • 深入了解 AI 世界，探索数据收集、偏见和社会危害方面的独特道德挑战

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准备好了吗？立即加入并立即获得对以下内容的终身访问权限 ：

• 1.5 小时的高质量视频

• 6 个真实案例研究

• 9 个思维练习

• 4 个课程测验

• 数据与人工智能伦理电子书（50+页）

• 专家支持和 Q&A 论坛

• 30 天 Udemy 满意保证

如果您正在寻找一种独特且极具吸引力的方式来学习数据和 AI 道德，那么本课程适合您。

祝您学习愉快！

-Chris Bruehl（数据科学专家&首席Python讲师，Maven Analytics）)

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