探索 CV 模型中的伦理基础

欢迎来到我们计算机视觉课程的伦理和偏差单元！📸✨ 本部分旨在探索计算机视觉领域中伦理和偏差的关键要素。

你将学到什么 🖼️🤖

在本单元中，我们将了解 AI 模型中的伦理维度和潜在偏差，以及为什么负责任地开发和部署计算机视觉系统至关重要。以下是对该单元的简要概述。

• 我们将从第 1 章开始，讨论流行的 ImageNet Roulette 案例研究的影响。
• 在第 2 章中，我们将讨论与 AI 和计算机视觉技术相关的伦理考量，以及为什么在开发 CV 系统时保持公平很重要。
• 在第 3 章中，我们将学习偏差如何渗透到各种模态（如文本、视觉和语音）的 AI 模型中。
• 在第 4 章中，我们将讨论各种类型的偏差及其对计算机视觉模型的影响。
• 在第 5 章中，我们将讨论识别偏差的不同方法，以及借助实际案例研究评估 CV 模型中偏差的指标。
• 在第 6 章中，我们将学习专门针对计算机视觉模型缓解偏差的策略和方法。
• 最后，我们在第 7 章结束，并讨论 HuggingFace 为了促进社会中的伦理 AI 而做出的使命和举措。

浏览单元 🏃🏻‍♂️🏃🏻‍♀️

让我们开始我们的旅程，它融合了计算机视觉领域中固有的理论基础、实际案例研究和伦理问题。从探索 ImageNet Roulette 案例研究等现实世界示例，到评估 AI 模型识别“同性恋面孔”、Twitter 的显著性算法和类似案例研究中的偏差，本单元深入探讨了了解、评估和缓解计算机视觉系统中的偏差。

在本单元结束时，您将深入了解如何识别偏差、在 CV 模型中评估偏差以及有效地利用策略来缓解这些偏差。此外，您将探索 Hugging Face 为促进 AI 伦理实践而做出的努力，为负责任和透明的 AI 开发提供路线图。

让我们一起探索计算机视觉中的伦理和偏差领域，为 AI 和社会的未来做出伦理和负责任的贡献。让我们塑造不仅智能，而且公平和负责任的 AI。

让我们开始吧！🚀🤗🌎

< > 更新 在 GitHub 上