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Étudier l'intégration d'une perspective sexospécifique intersectionnelle dans la recherche sur la mise en oeuvre, en mettant l'accent sur les approches participatives et les défis en matière d'application des connaissances.
Explore l'importance de la causalité pour l'apprentissage machine robuste, couvrant les ensembles de données idéaux, les problèmes de données manquants, les modèles graphiques et les modèles d'interférence.
Couvre l'éthique et le droit de l'IA, en abordant les questions éthiques et juridiques pertinentes et en donnant des indications sur la réglementation de l'IA.
