课程主页: https://www.coursera.org/learn/ai-data-bias
在当今快速发展的人工智能（AI）领域，机器学习模型被广泛应用于各种重要决策，如大学录取和贷款审批。因此，课程《人工智能数据公正性和偏见》让我们深入探讨了与机器学习相关的公平性和偏见问题。这门课程的设计旨在帮助学习者理解如何构建更为伦理的模型，避免不公平的预测。
课程的第一周，公平性和保护在机器学习中的作用，我们将讨论在机器学习背景下，公平性的含义以及在不同情境中真正的平等意味着什么。通过这些讨论，学生们将明白在模型应用中公正性的极端重要性。
在接下来的课程中，构建公平模型：理论与实践，我们将具体探讨如何反对不公正。了解了公平性问题后，如何构建不违背公平原则的模型是我们关注的重点。
最后一周的内容人类因素：最小化数据中的偏见，我们将重点解决在数据收集和属性选择过程中引入的人类偏见。我们的目标是，在模型建立之前消除潜在的偏见。
总之，这门课程非常适合想要理解AI在决策过程中的公平性和伦理考量的学习者。通过学习这门课程，学生们不仅能掌握理论知识，还能学会如何在实际中应用这些原则，推动机器学习领域的进步。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/ai-data-bias