Sesgos en los Datos de Entrenamiento
Los estudiantes analizan cómo los prejuicios presentes en los datos utilizados para entrenar modelos de IA pueden llevar a resultados discriminatorios.
Preguntas Clave
- Analizar cómo los sesgos humanos se reflejan y amplifican en los algoritmos de IA.
- Explicar las consecuencias sociales y éticas de los algoritmos sesgados.
- Diseñar estrategias para identificar y mitigar sesgos en los conjuntos de datos de entrenamiento.
Derechos Básicos de Aprendizaje (DBA)
Metodologías Sugeridas
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