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人造子宫
CIENCE和技术创新已成为人类日常活动必不可少的一部分。无论是在农业领域，医疗保健还是沟通，我们都无法想到不使用科学创新的一天。医学和生物技术的进步使人类像机械一样。就像今天的汽车制造单元一样，我们可以更换和修复任何人体部位。异种移植，基于干细胞的技术和3D打印使富裕类别的器官更容易找到器官。在医疗保健方面的所有技术进步中，会影响进化过程的与生殖有关。 诸如IVF（维特罗施肥），克隆，代孕和基因编辑等实践已成为世界许多地方的常规程序。 迄今为止，即使在这些进步之后，人类组成部分对于生殖过程至关重要。与生殖有关。诸如IVF（维特罗施肥），克隆，代孕和基因编辑等实践已成为世界许多地方的常规程序。迄今为止，即使在这些进步之后，人类组成部分对于生殖过程至关重要。
人工智能
课程代码：CSE2351 学分：03 课程目标：开发基于语义和上下文感知的系统，以获取、组织流程、共享和使用嵌入在多媒体内容中的知识。研究旨在最大限度地实现整个知识生命周期的自动化，并实现 Web 资源和服务之间的语义互操作性。机器人领域是一个多学科领域，因为机器人是一个极其复杂的系统，包括机械、电气、电子硬件和软件以及与所有这些相关的问题。模块-I 人工智能问题、人工智能基础和人工智能智能代理的历史：代理和环境、理性概念、环境性质、代理结构、问题解决代理、问题表述。模块-II 搜索- 搜索解决方案，统一搜索策略 - 广度优先搜索、深度优先搜索。使用部分信息进行搜索（启发式搜索）爬山法、A*、AO* 算法、问题简化、游戏对抗搜索、游戏、极小-最大算法、多人游戏中的最佳决策、游戏中的问题、Alpha-Beta 剪枝、评估函数。模块 III 知识表示问题、谓词逻辑-逻辑编程、语义网络-框架和继承、约束传播、使用规则表示知识、基于规则的推理系统。不确定性下的推理、概率回顾、贝叶斯概率干扰和邓普斯特沙弗理论。模块 IV 一阶逻辑。一阶逻辑中的推理，命题与一阶推理，统一与提升，前向链接，后向链接，解析，从观察中学习，归纳学习，决策树，基于解释的学习，统计学习方法，强化学习。模块-V 专家系统：- 简介，基本概念，专家系统的结构，专家系统中的人为因素，专家系统的工作原理，专家系统解决的问题领域，专家系统的成功因素，专家系统的类型，专家系统与互联网交互，知识工程，知识范围，困难，知识获取方法，机器学习，智能代理，选择合适的知识获取方法，人工智能中的社会影响推理，规则推理，框架：基于模型的推理，基于案例的推理，解释和元知识推理，不确定性表示不确定性。
人工智能
系统在做出有关个人就业状况的决定时，也可能由于未考虑某些背景因素而造成间接歧视，而这些因素对人类来说是显而易见的。例如，使用数据为工人分配轮班（并因此支付工资）的人工智能轮班分配工具可能会为残疾员工或无法在一周的某些日子工作的员工提供减少的轮班。同样，用于做出晋升决定的算法很可能被设计为不考虑性别，但如果它将平均工作时间纳入工作绩效评估，则仍可能造成间接歧视。这是因为统计数据显示，女性承担着更大的照顾责任，因此更有可能减少工作时间和/或兼职工作。使用人工智能驱动的申请人筛选工具的雇主还需要考虑该计划是否使用来自其自身劳动力的数据来确定个人是否适合该企业，以及如果现有劳动力以男性为主，这可能会在多大程度上延续其自身劳动力中的持续不平等。
人工智能
课程描述 有许多认知任务人们可以轻松且几乎无意识地完成，但事实证明在计算机上编程极其困难。人工智能是开发可以执行这些任务的计算机系统的问题。我们将重点关注人工智能的五个核心部分：问题解决（和搜索方法）、逻辑推理、不确定性推理、使用神经网络和强化学习进行学习、通过模仿自然进行学习。最后，我们还将花一些时间讨论计算机视觉和自然语言理解/处理中的一些主要挑战。对于上述每个部分，我们将研究它们如何改善智能代理的行为。我们将研究与每个部分相关的技能集以及可以为我们的代理设计的方法，以展示或至少模仿这些技能。本课程的主要内容是构建一个智能代理，随着我们完成上述每个部分，逐渐为该代理赋予越来越多的工具。课程还将讨论一些与人工智能相关的哲学问题，例如麦卡锡和海斯的框架问题，身心问题，塞尔的“中文房间”思想实验，图灵测试......