Explore les défis expérimentaux de conception en sciences sociales, en mettant l'accent sur la formulation d'hypothèses, le contrôle variable et l'atténuation des biais.
Introduit des concepts clés en matière de droits de l'homme, explore la discrimination, les normes sociales et l'impact des algorithmes sur les droits.
Explore les effets du rouge sur l'attractivité, la désirabilité et le statut, en mettant l'accent sur l'analyse statistique et les défis de la réplication et du biais de publication.
Examine les défis que posent les hypothèses de données, les biais et d'autres aspects de la recherche, y compris les écritures incomplètes et les frustrations des nouveaux arrivants.
Se penche sur les défis que pose l'équité dans les processus décisionnels algorithmiques, la lutte contre les préjugés et les injustices historiques dans les données.
Explore la qualité des données, les biais dans les données et l'importance des bonnes pratiques de gouvernance dans les environnements de données urbains.
Introduit le cours pratique AI et FX, en se concentrant sur des lectures hebdomadaires et des discussions sur les aspects éthiques et juridiques de l'IA.
Couvre l'estimation conditionnelle maximale de la probabilité, la contribution à la probabilité et l'application du modèle de VEM dans les échantillons fondés sur le choix.
Couvre la préparation à un examen à domicile, en se concentrant sur l'analyse d'études de cas et l'identification de concepts pertinents pour l'évaluation.
