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.
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.
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.
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.
Discute des implications éthiques des systèmes NLP, en mettant l'accent sur les biais, la toxicité et les préoccupations en matière de protection de la vie privée dans les modèles linguistiques.
