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56903-01 - Blockkurs: Ethics of Artificial Intelligence: Fairness, Transparency, Accountability 2 KP

Semester Frühjahrsemester 2020
Angebotsmuster einmalig
Dozierende Bernice Simone Elger (b.elger@unibas.ch, BeurteilerIn)
Georg Starke (georg.starke@unibas.ch)
Inhalt The integration of machine learning-based programs into ordinary life raises important ethical questions on an individual and public level. Drawing on relevant case studies, this introductory course aims to improve your understanding of the underlying problems and further your ability to tackle them in real-life contexts. In particular, we will focus on three topics:
1) What does it mean for a program to be fair and how can we address obstacles to such fairness?
2) What levels of transparency and explainability can and should we expect of machine learning-based programs in socially relevant contexts?
3) Who can be held accountable for a program’s decisions, particularly if its inner workings are opaque to both designers and users?
We will read recent papers proposing technical and non-technical solutions for these ethical challenges and discuss them critically. Evaluation will be ongoing, and participants will be required to present during one of the sessions.

 

Anmeldung zur Lehrveranstaltung Mona
Unterrichtssprache Englisch
Einsatz digitaler Medien kein spezifischer Einsatz

 

Intervall Block
Datum 17.02.2020 – 29.05.2020
Zeit Siehe Detailangaben

Termine werden vereinbart.
Institut für Bio- und Medizinethik, Bernoullistrasse 28, library

Keine Einzeltermine verfügbar, bitte informieren Sie sich direkt bei den Dozierenden.

Module Aufbaumodul (Teil C) (Transfakultäre Querschnittsprogramme im freien Kreditpunkte-Bereich)
Aufbaumodul (Teil D) (Transfakultäre Querschnittsprogramme im freien Kreditpunkte-Bereich)
Doktorat Bio- und Medizinethik: Empfehlungen (Promotionsfach Bio- und Medizinethik)
Doktorat Informatik: Empfehlungen (Promotionsfach Informatik)
Modul: Applications of Distributed Systems (Masterstudium: Computer Science)
Modul: Applications of Machine Intelligence (Masterstudium: Computer Science)
Leistungsüberprüfung Lehrveranst.-begleitend
Hinweise zur Leistungsüberprüfung Referate
An-/Abmeldung zur Leistungsüberprüfung Anmelden: Belegen; Abmelden: Dozierende
Wiederholungsprüfung keine Wiederholungsprüfung
Skala Pass / Fail
Wiederholtes Belegen nicht wiederholbar
Zuständige Fakultät Medizinische Fakultät
Anbietende Organisationseinheit Institut für Bio- und Medizinethik

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