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我们希望您在计算机视觉模型中的伦理和偏见单元的学习过程中感到兴奋。要更深入地了解该领域，您可以查阅以下学习资源：
- Hugging Face 的伦理与社会通讯。该通讯讨论了 Hugging Face 在伦理人工智能领域的努力。Hugging Face 还有一个专门的空间用于收集、空间、数据集和模型，涉及伦理人工智能，点击此处。
- fast.ai 的数据伦理课程。
- Kaggle Learn 上的人工智能伦理入门课程。这是一个针对该领域初学者的短课程，包含练习。
- 迈向更公平的数据集：过滤和平衡 ImageNet 层次结构中人物子树的分布 本文讨论了 ImageNet 数据集以及如何通过过滤大部分同义词并根据年龄、性别和颜色进行平衡来消除数据集中的偏见。
- 蒙特利尔人工智能伦理研究所的人工智能伦理简报通讯，其中包含计算机视觉部分。该通讯是该领域学习者和从业者的必读材料。
- 赫尔辛基大学的人工智能伦理MOOC。
- 斯坦福大学的CS 281人工智能伦理课程。
- 麻省理工学院开放课件的人工智能偏见伦理课程。