探索 CV 模型中的伦理基础

欢迎来到计算机视觉课程的伦理与偏见单元！📸✨ 本单元旨在探索计算机视觉领域中伦理与偏见的 критически важные 因素。

你将学到什么 🖼️🤖

在本单元中，我们将理解 AI 模型中的伦理维度和潜在偏见，以及这对于负责任地开发和部署计算机视觉系统至关重要。以下是本单元的简要大纲

• 我们将从本单元的第 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，以及在开发 CV 系统时保持公平的重要性。
• 在第 3 章中，我们将学习偏见如何渗透到文本、视觉和语音等各种模态的 AI 模型中。
• 在第 4 章中，我们将讨论各种类型的偏见及其对计算机视觉模型的影响。
• 在第 5 章中，我们将讨论发现偏见的各种方法，以及借助实际案例研究评估 CV 模型中偏见的指标。
• 在第 6 章中，我们将学习专门用于减轻计算机视觉模型中偏见的策略和方法。
• 最后，我们将以第 7 章结束，并讨论 Hugging Face 为促进社会伦理 AI 而做出的使命和倡议。

单元学习之旅 🏃🏻‍♂️🏃🏻‍♀️

让我们开始我们的旅程，将理论基础、实践案例研究以及计算机视觉领域固有的伦理问题融合在一起。从探索像 ImageNet Roulette 案例研究这样的真实世界例子，到评估 AI 模型识别 “Gay Face”、Twitter 的 Saliency Algorithm 和类似案例研究中的偏见，本单元深入探讨理解、评估和减轻计算机视觉系统中的偏见。

在本单元结束时，你将深入了解如何识别偏见、在 CV 模型中评估偏见，以及有效运用策略来减轻这些偏见。此外，你还将探索 Hugging Face 为促进 AI 伦理实践所做的努力，为负责任和透明的 AI 开发提供路线图。

加入我们，一起探索计算机视觉中的伦理与偏见领域，装备自己，为 AI 和社会的未来做出符合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。

让我们开始深入学习吧！ 🚀🤗🌎

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