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.
Explore l'importance de la gouvernance mondiale dans l'intelligence artificielle, en mettant l'accent sur les pratiques éthiques, les questions de partialité et la confiance dans les technologies de l'intelligence artificielle.
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.
Explore la classification linéaire, l'extraction des caractéristiques, les fonctions de perte, la validation croisée et les échelles spatiales dans le traitement des signaux et l'analyse de l'IRMf.
