close
Co-funded by the European Union. Views and opinions expressed are however those of the author or authors only and do not necessarily reflect those of the European Union or the Foundation for the Development of the Education System. Neither the European Union nor the entity providing the grant can be held responsible for them.

Module 1 – Fairness and Bias in AI PL

1. Co oznacza termin „bias” (stronniczość) w kontekście sztucznej inteligencji?(Required)
2. Który z poniższych przykładów stanowi przykład stronniczości danych treningowych?(Required)
3. Zgodnie z pięcioma prostymi zasadami z modułu 1, co należy zrobić przed wykorzystaniem sztucznej inteligencji do przetwarzania ważnych informacji?(Required)
4. Czym jest „błąd selekcji” w sztucznej inteligencji?(Required)
5. Czwarta z pięciu zasad stanowi, że ludzie powinni zawsze nadzorować sztuczną inteligencję. Dlaczego jest to szczególnie ważne?(Required)
6. Czym jest „błąd po wdrożeniu” (ang. *post-deployment bias*) lub błąd wynikający z pętli sprzężenia zwrotnego?(Required)
7. Jaki błąd popełnił system sztucznej inteligencji według studium przypadku dotyczącego rekrutacji z wykorzystaniem AI w firmie Amazon?(Required)
8. W jaki sposób można ograniczyć stronniczość podczas tworzenia promptów dla generatora obrazów lub tekstu opartego na sztucznej inteligencji?(Required)
menu