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我們希望您在計算機視覺模型中的倫理和偏見單元的學習過程中感到興奮。要更深入地瞭解該領域，您可以查閱以下學習資源：
- Hugging Face 的倫理與社會通訊。該通訊討論了 Hugging Face 在倫理人工智慧領域的努力。Hugging Face 還有一個專門的空間用於收集、空間、資料集和模型，涉及倫理人工智慧，點選此處。
- fast.ai 的資料倫理課程。
- Kaggle Learn 上的人工智慧倫理入門課程。這是一個針對該領域初學者的短課程，包含練習。
- 邁向更公平的資料集：過濾和平衡 ImageNet 層次結構中人物子樹的分佈 本文討論了 ImageNet 資料集以及如何透過過濾大部分同義詞並根據年齡、性別和顏色進行平衡來消除資料集中的偏見。
- 蒙特利爾人工智慧倫理研究所的人工智慧倫理簡報通訊，其中包含計算機視覺部分。該通訊是該領域學習者和從業者的必讀材料。
- 赫爾辛基大學的人工智慧倫理MOOC。
- 斯坦福大學的CS 281人工智慧倫理課程。
- 麻省理工學院開放課件的人工智慧偏見倫理課程。