Bias und Fairness in KI

Kurs 3

Bias in der Realen Welt

Bias in der realen Welt

Vertiefe die erarbeiteten Grundlagen anhand praxisnaher
Übungsaufgaben und steigere so deinen Lernerfolg. Beachte bitte, dass
die Übungsaufgaben auf bestimmten Abschnitten der Grundlagenseite dieser
Lerneinheit aufbauen.

Dieser Kurs baut auf dem Abschnitt der Grundlagenseite “Bias in der realen Welt” auf.

 

> Bias in der realen Welt
> Drei Aufgaben
> Fünfzehn Minuten

Prüfe mit Hilfe dieses Kurses, ob du die Konzepte Bias und Fairness verstanden hast und in der realen Welt anwenden kannst.

In der ersten Aufgabe geben wir dir eine Art Leitfaden an die Hand, der dir den Einstieg in die Anwendung von menschenzentriertem Design bei der Entwicklung von KI-System erleichtern soll. In den darauffolgenden zwei Aufgaben haben wir für dich zwei interaktive Videos gedreht, die dir ein Gefühl dafür geben, wie man in der realen Welt mit Bias und Unfairness umgehen kann. Sei gespannt!

Aufgabe 3.1

33%

Menschenzentriertes Design des KI-Systems

Aufgabe 3.1

Wichtig ist, dass du bereits beim Entwurf und Design eines KI-Systems an die Bedürfnisse der Menschen denkst. Das Entwicklungsteam sollte die Bedürfnisse von Betroffenen und Anwendern des KI-Systems von Anfang an berücksichtigen – idealerweise ab dem Zeitpunkt, an dem die Möglichkeit der Entwicklung eines KI-Systems in Betracht gezogen wird.

In dieser Aufgabe haben wir dir fünf Schritte beschrieben, die dir den Einstieg in die Anwendung von menschenzentrierten Design bei der Entwicklung von KI-Systemen erleichtern sollen. Das Problem: Die einzelnen Absätze sind noch nicht in der richtigen Reihenfolge. Klicke auf die Pfeile rechts, um die Absätze in die richtige Reihenfolge zu bringen!

 

Aufgabe 3.2

66%

Bias im konkreten Szenario:
Eine Einführung zur Klassifikation toxischer Kommentare

Aufgabe 3.2

Wir werden in dieser und in der nächsten Aufgabe in die Rolle eines Data Scientist schlüpfen. Schritt für Schritt arbeiten wir uns durch ein Codebeispiel und schauen uns dabei an, wie man sich als Data Scientist mit der Thematik Bias und Fairness in KI-Systemen in der realen Welt auseinandersetzen würde. Dabei arbeiten wir zusammen an einem realen Datensatz, prüfen ein echtes KI-System auf Bias und vergleichen Fairness-Definitionen.

Mehr dazu im Video!

Aufgabe 3.3

100%

Bias im konkreten Szenario:
Arbeiten am realen Datensatz

Aufgabe 3.3

In diesem Video gehen wir nun mehr ins Detail und schauen uns die Problematik anhand eines Codebeispiels an. Keine Sorge, Programmierkenntnisse brauchst du dafür nicht (zwingend).

Wenn du aber bereits geübt im Programmieren bist und dich mit dem Code im Video genauer befassen willst, kommst du über den Button zum verwendeten Notebook: