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在本研究中，我们解释了阿姆斯特丹大学关于人工智能的公平性、责任性、保密性和透明度 (FACT-AI) 的技术研究生课程的设置，该课程通过可重复性的视角教授 FACT-AI 概念。该课程的重点是一个小组项目，该项目基于重现顶级 AI 会议上现有的 FACT-AI 算法并撰写相应的报告。在课程的第一次迭代中，我们创建了一个开源存储库，其中包含来自小组项目的代码实现。在第二次迭代中，我们鼓励学生将他们的小组项目提交给机器学习可重复性挑战赛，结果我们课程的 9 份报告被接受在 ReScience 期刊上发表。我们回顾了两年来教授该课程的经验，其中一年恰逢全球大流行，并提出了在研究生水平的人工智能学习课程中通过可重复性教授 FACT-AI 的指导方针。我们希望这可以成为未来想要开设类似课程的教师的有用资源。
arXiv:2111.00826v4 [cs.AI] 2021 年 12 月 17 日
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