Struttura del corso

Introduzione all'intelligenza artificiale responsabile e all'etica

  • Definire l'IA responsabile e l'etica dell'IA
  • Importanza delle considerazioni etiche nelle applicazioni di IA
  • Principi chiave: equità, responsabilità, trasparenza

Bias nell'intelligenza artificiale e strategie di mitigazione

  • Comprendere i bias nei modelli e nei dati di intelligenza artificiale
  • Tipi di bias e loro impatto sui risultati dell'IA
  • Tecniche di mitigazione dei bias: pre-elaborazione, in-elaborazione e post-elaborazione

Audit etico e responsabilità nell'intelligenza artificiale

  • Introduzione ai framework e agli strumenti di audit dell'IA
  • Conduzione di audit per valutare l'equità e la trasparenza
  • Implementazione di misure di responsabilità nei sistemi di IA

Esplorare i quadri etici e la conformità

  • Panoramica dei quadri etici come l'AI Act dell'UE e gli standard IEEE
  • Conformità legale e normativa nei sistemi di IA
  • Casi di studio sulle normative sull'IA responsabile e sugli standard di settore

Costruire trasparenza e spiegabilità nell'intelligenza artificiale

  • Introduzione alle tecniche di intelligenza artificiale spiegabili
  • Costruzione di modelli interpretabili per una maggiore trasparenza
  • Utilizzo di strumenti per la spiegabilità del modello e la tracciabilità delle decisioni

Governanza e rischio Management nell'intelligenza artificiale

  • Sviluppo di quadri di governance per un'IA responsabile
  • Gestione del rischio e considerazioni etiche nell'implementazione dell'IA
  • Strategie per il coinvolgimento e la supervisione degli stakeholder

Direzioni future nell'IA etica

  • Tendenze e sfide emergenti nell'etica dell'IA
  • Adattare i quadri di governance alle future tecnologie di IA
  • Promuovere una cultura etica dell'IA all'interno delle organizzazioni

Riepilogo e passaggi successivi

Requisiti

  • Comprensione di base dei concetti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico
  • Familiarità con gli standard di privacy e conformità dei dati

Pubblico

  • Data scientist e professionisti dell'IA interessati allo sviluppo etico dell'IA
  • Responsabili della conformità e professionisti legali che supervisionano la regolamentazione dell'IA
  • Business leader e decisori coinvolti nella strategia e nella governance dell'IA
 14 ore

Numero di Partecipanti


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