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XAI 的符号 AI：评估 LFIT 归纳编程以实现公平且可解释的自动招聘
机器学习方法在生物识别和个人信息处理（例如法医、电子医疗、招聘和电子学习）领域的重要性日益增加。在这些领域，基于机器学习方法构建的系统的白盒（人类可读）解释可能变得至关重要。归纳逻辑编程 (ILP) 是符号 AI 的一个子领域，旨在自动学习有关数据处理的声明性理论。从解释转换中学习 (LFIT) 是一种 ILP 技术，可以学习与给定黑盒系统等同的命题逻辑理论（在特定条件下）。本研究通过检查 LFIT 在特定 AI 应用场景中的可行性，迈出了将准确的声明性解释纳入经典机器学习的通用方法的第一步：基于使用机器学习方法生成的自动工具进行公平招聘，用于对包含软生物特征信息（性别和种族）的简历进行排名。我们展示了 LFIT 对这个特定问题的表达能力，并提出了一个可应用于其他领域的方案。
招聘过程中使用人工智能的道德规范
人工智能 (AI) 正在改变企业处理招聘和聘用流程的方式。随着组织越来越多地转向使用 AI 来简化招聘流程，围绕其使用的道德考虑变得越来越重要。虽然 AI 可以提供减少偏见和提高效率等好处，但它也引发了对隐私、公平和问责制的担忧。本研究论文的目的是探讨在招聘过程中使用 AI 的道德考虑，并确定确保合乎道德的 AI 招聘实践的最佳实践。AI 是指开发可以执行通常需要人类智能的任务（例如决策和解决问题）的计算机系统。在招聘方面，AI 算法可用于扫描简历、进行就业前评估和分析视频面试以识别潜在候选人。AI 有可能通过识别高质量候选人并减少招聘所需的时间和资源来改善招聘结果。然而，在招聘中使用人工智能也引发了与隐私、公平和问责相关的道德问题。
首席培训小组顾问 - 招聘 - 培训 - 职业 - ...
- 收集并衡量机构及其职责范围内的人口的培训需求 - 管理培训计划的制定和实施 与工会组织一起组建和管理内部委员会，为培训计划做准备 军事基础设施专家 - 为上级机构选择服务提供商提供建议 - 告知员工他们个人的培训权利，以满足他们的职业发展愿望 - 参与培训预算的管理并建立状态报告 - 建立培训行动报告 - 成为我们部长级联系人的通讯员 - 完成主任的仪表板 - 管理与 VAE 和 CPF 相关的文件 - 确保管理“HSCT 培训”采购卡
现招聘“博士后研究员”
其他详细信息 根据收到的申请，申请人将被邀请于 2021 年 12 月 2 日至 3 日进行在线面试（面试具体时间将于 12 月 21 日通知）。 如果收到的申请数量较多，部分面试可能会安排在第二天。请您相应地计划。 广告不具承诺性 - 任何形式的拉票都将被取消资格。
战略招聘和留任计划
目标 1：招生模式................................................................ 10 目标 2：国内高中生.................................................... 12 目标 3：自动化 CRM 驱动通信................................. 14 目标 4：当地学校系统关系............................................... 15 目标 5：多样化的学生群体................................................. 16 目标 6：高中教职员工和关键影响者................................. 17 目标 7：转校生....................................................................... 18 目标 8：校园参观体验....................................................... 19 目标 9：校友伙伴关系....................................................... 20 目标 10：研究生....................................................................... 21 目标 11：学生住宿....................................................... 23 目标 12：国际学生................................................................. 25 目标 13：证书课程................................................................. 26 目标 14：奖学金基金................................................................. 27
多模态人工智能中的偏见：公平自动招聘的试验台
决策算法在社会中的存在感如今正在迅速增加，同时人们也开始担心其透明度以及这些算法可能成为新的歧视来源。事实上，许多相关的自动化系统已被证明会根据敏感信息做出决策或歧视某些社会群体（例如，某些用于人员识别的生物特征识别系统）。为了研究当前基于异构信息源的多模态算法如何受到数据中的敏感元素和内部偏见的影响，我们提出了一个虚构的自动招聘测试平台：FairCVtest。我们使用一组有意识地以性别和种族偏见进行评分的多模态合成档案来训练自动招聘算法。FairCVtest 展示了此类招聘工具背后的人工智能（AI）从非结构化数据中提取敏感信息并以不良（不公平）的方式将其与数据偏见结合起来的能力。最后，我们列出了最近开发能够从深度学习架构的决策过程中删除敏感信息的技术的列表。我们使用其中一种算法（SensitiveNets）来实验歧视感知学习，以消除我们多模态 AI 框架中的敏感信息。我们的方法和结果展示了如何生成更公平的基于 AI 的工具，特别是更公平的自动招聘系统。
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农业部和信息与公共关系和印刷与文具部的专员兼秘书，农业生产专员，董事长，阿里亚斯董事长兼董事长，阿萨姆丝绸外展任务（ASOM）（ADDL。）州级节点机构（SLNA）主席，WDC-PMKSY
滚动通知-IICG招聘
电子/材料科学/计算机科学/物理/仪器的MSC，分别为60％或同等的CGPA等效于公认的大学或教育机构。预计候选人将通过UGC-NET/GATE或其他国家测试选择。或中央政府部门，机构或机构进行的国家一级考试。或
HiredScore AI 招聘
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