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Equidad en la inteligencia artificial

Este módulo explora la equidad en la Inteligencia Artificial (IA), centrándose en la identificación y mitigación de los sesgos en los sistemas de IA. Abarca las fuentes de sesgo, los métodos para evaluar y mejorar la imparcialidad y las implicaciones éticas de las decisiones de IA en diferentes poblaciones, con el objetivo de promover la igualdad y evitar la discriminación en las aplicaciones de IA.

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Angwin, Julia, Jeff Larson, Surya Mattu y Lauren Kirchner. "Sesgo de las máquinas". ProPublica, 23 de mayo de 2016.

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

Grira, Nizar, y M. Crucianu. "Agrupación no supervisada y semisupervisada: 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 Díaz y Emre Kıcıman. "Datos sociales: Sesgos, trampas metodológicas y límites éticos". Frontiers in Big Data 2 (11 de julio de 2019): 13.

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

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

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

Fortunato, Santo, y Darko Hric. "Detección de comunidades en redes: 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 Ordóñez y Kai-Wei Chang. "A los hombres también les gusta ir de compras: Reducing Gender Bias Amplification Using Corpus-Level Constraints" arXiv, 2017.

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

Mehrabi, Ninareh, Fred Morstatter, Nripsuta Saxena, Kristina Lerman y Aram Galstyan. "A Survey on Bias and Fairness in Machine Learning". ACM Computing Surveys 54, no. 6 (13 de julio de 2021): 1-35.

https://doi.org/10.1145/3457607