নৈতিক AI: ডেটা ন্যায্যতা এবং পক্ষপাত প্রতিরোধ

যেহেতু AI সিস্টেমগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে গুরুত্বপূর্ণ জীবন সিদ্ধান্তগুলিকে প্রভাবিত করে—নিয়োগ এবং ঋণদান থেকে শুরু করে স্বাস্থ্যসেবা পর্যন্ত—এই মডেলগুলি ন্যায্যভাবে কাজ করে তা নিশ্চিত করা আর ঐচ্ছিক নয়; এটি একটি প্রযুক্তিগত এবং নৈতিক প্রয়োজনীয়তা। এই কোর্সটি প্রযুক্তিগতভাবে মানুষের কুসংস্কার কীভাবে প্রবেশ করতে পারে এবং অন্যায্য ফলাফলগুলি কীভাবে প্রতিরোধ করা যায় তা সনাক্ত করার জন্য প্রয়োজনীয় মৌলিক জ্ঞান সরবরাহ করে। You will gain a clear understanding of the social and technical challenges involved in creating equitable algorithms, learning to detect hidden biases in datasets and implement strategies that promote fairness throughout the machine learning lifecycle. What you'll learn: - Understand the core principles of algorithmic fairness and ethical AI - Identify common sources of human and systemic bias within training data - Apply statistical techniques to measure and mitigate disparate impact - Explore modern methods for model interpretability and transparency - Practice evaluating AI systems for ethical alignment and regulatory considerations This written course begins with essential definitions and key terminology before moving into practical frameworks for auditing data and refining model outputs for equity. You will work through structured explanations and code-based examples to see how fairness is measured in a technical context. This program is designed for beginners, aspiring data professionals, and curious learners who want to build more responsible technology. No prior experience in ethics or advanced statistics is required to get started. Begin your journey toward building more equitable and trustworthy AI today.