Course description

Kursus ini berfokus pada aspek etika dalam pengembangan dan penerapan AI serta bagaimana menangani bias dalam model machine learning. AI yang tidak etis dan bias dapat menimbulkan dampak negatif pada individu dan masyarakat, sehingga penting untuk memahami cara membuat model yang lebih adil, transparan, dan menghormati privasi. Anda akan mempelajari teknik untuk mendeteksi dan mengurangi bias dalam dataset, bagaimana menggunakan AIF360 untuk memastikan fairness dalam model AI, serta memanfaatkan LIME dan SHAP untuk membuat model yang dapat dijelaskan dan dimengerti oleh pengguna. Kursus ini juga mencakup privasi data dalam konteks machine learning dan bagaimana mengimplementasikan praktik terbaik dalam menjaga kerahasiaan data saat melatih model AI.

What will i learn?

  • Memahami pentingnya etika dalam pengembangan AI dan bagaimana mengidentifikasi serta mengatasi bias dalam dataset.
  • Menggunakan AIF360 untuk memastikan model AI yang adil dan tidak bias.
  • Membuat model explainable AI dengan LIME dan SHAP.
  • Memahami dan mengimplementasikan privasi data dalam pengembangan model AI.
  • Mengetahui teknik untuk membuat model AI yang transparan dan dapat dipercaya.

Requirements

  • Pemahaman dasar tentang machine learning dan AI.
  • Pengalaman menggunakan Python dan library machine learning seperti Scikit-learn atau TensorFlow.
  • Pengetahuan tentang analisis data dan pemrosesan data.

Frequently asked question

Etika dalam AI penting untuk memastikan bahwa model AI yang dikembangkan tidak merugikan atau mendiskriminasi kelompok tertentu dan dapat digunakan secara bertanggung jawab.

Bias adalah ketidakseimbangan atau ketidaktepatan dalam hasil model AI yang disebabkan oleh representasi data yang tidak adil atau ketidaksesuaian dalam algoritma.

AIF360 adalah toolkit yang menyediakan berbagai metrik dan algoritma untuk mengukur dan mengurangi bias dalam model AI, sehingga model dapat menjadi lebih adil terhadap semua kelompok.

LIME dan SHAP adalah metode untuk membuat output model AI lebih dapat dipahami oleh manusia, sehingga memungkinkan pengguna untuk memahami bagaimana model sampai pada keputusan tertentu.

Privasi data dapat dijaga dengan mengimplementasikan teknik seperti differential privacy, enkripsi data, dan praktik terbaik dalam pengelolaan data saat melatih model machine learning.

ITS Academic

Free

Lectures

0

Skill level

Beginner

Expiry period

Lifetime

Related courses