Fournit une vue d'ensemble des concepts d'apprentissage profond, en se concentrant sur les données, l'architecture du modèle et les défis liés à la gestion de grands ensembles de données.
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 justice mondiale en matière de données, l'équité sociale en matière de gouvernance des données, l'éthique algorithmique et la responsabilité politique des chercheurs.
Couvre les implications éthiques de l’intelligence artificielle dans la technologie, en se concentrant sur les données, les algorithmes, la conception, la durabilité et la responsabilité.
Examine le cadre juridique de l'éthique de l'IA, y compris l'interprétation des lois, les sources des normes juridiques et l'interdiction des pratiques nocives de l'IA.
Discute des commentaires des étudiants, des défis dans l'équilibre entre les lois et l'éthique, et de la nécessité d'une réflexion plus critique en matière d'éthique de l'IA.
