Požádejte nyní o bezplatnou podporu z našeho Centra služeb kybernetické bezpečnosti

Požádejte o bezplatnou podporu kybernetické bezpečnosti

Zúčastněte se letního výcvikového tábora Ransomware Defence Summer Bootcamp v Amsterdamu, červen 2026

Zúčastněte se našeho bezplatného letního bootcampu o obraně proti ransomwaru

Zapište se do online živého kurzu Základy kybernetické bezpečnosti a AI

Získejte online informace o základech kybernetické bezpečnosti a AI

Spravedlnost v umělé inteligenci

Tento modul se zabývá spravedlností v umělé inteligenci a zaměřuje se na identifikaci a zmírňování předsudků v systémech umělé inteligence. Zabývá se zdroji předpojatosti, metodami hodnocení a zlepšování spravedlnosti a etickými důsledky rozhodnutí AI na různé skupiny obyvatelstva s cílem podporovat rovnost a předcházet diskriminaci v aplikacích AI.

Tvůrce učebních osnov

Potřebujete pomoc? Klikněte zde pokyny.

Angwin, Julia, Jeff Larson, Surya Mattu a Lauren Kirchner. "Machine Bias." ProPublica, 23. května 2016.

https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing

Grira, Nizar a M. Crucianu. "Unsupervised and Semi-Supervised Clustering : A Brief Survey," 2004.

https://www.semanticscholar.org/paper/Unsupervised-and-Semi-supervised-Clustering-%3A-a-%E2%88%97-Grira-Crucianu/acb799150e4cd3a75fe79ca262047612bd8e5194

Olteanu, Alexandra, Carlos Castillo, Fernando Diaz a Emre Kıcıman. "Sociální data: E.: Biases, Methodological Pitfalls, and Ethical Boundaries." (Předsudky, metodologická úskalí a etické hranice). Frontiers in Big Data 2 (11. července 2019): 13.

https://doi.org/10.3389/fdata.2019.00013

Mehrabi, Ninareh, Fred Morstatter, Nanyun Peng a Aram Galstyan. "Debiasing Community Detection: The Importance of Lowly-Connected Nodes." arXiv, 2019.

https://doi.org/10.48550/ARXIV.1903.08136

Fortunato, Santo a Darko Hric. "Detekce komunit v sítích: A User Guide." Physics Reports 659 (2016): 1-44.

https://doi.org/10.1016/j.physrep.2016.09.002

Zhao, Jieyu, Tianlu Wang, Mark Yatskar, Vicente Ordonez a Kai-Wei Chang. "Muži také rádi nakupují: arXiv, 2017.

https://doi.org/10.48550/ARXIV.1707.09457

Mehrabi, Ninareh, Fred Morstatter, Nripsuta Saxena, Kristina Lerman a Aram Galstyan. "A Survey on Bias and Fairness in Machine Learning" (Přehled o předpojatosti a spravedlnosti ve strojovém učení). ACM Computing Surveys 54, č. 6 (13. července 2021): 1-35.

https://doi.org/10.1145/3457607