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Struttura del corso

Introduzione all’intelligenza artificiale responsabile ed Etica

  • Definizione di intelligenza artificiale responsabile e di etica dell’IA
  • Importanza delle considerazioni etiche nell’applicazione dei sistemi di IA
  • Principi chiave: equità, responsabilità e trasparenza

I pregiudizi nell’IA e strategie per mitigarli

  • Comprensione dei pregiudizi nei modelli e nei dati utilizzati dall’IA
  • Tipologie di pregiudizi e loro impatto sui risultati generati dall’IA
  • Tecniche per ridurre i pregiudizi: operazioni preliminari, in fase di elaborazione e successivi alla modellazione

Audit etici e responsabilità nell’ambito dell’IA

  • Presentazione dei principali quadri e strumenti per l’audit dell’IA
  • Esecuzione di audit finalizzati a valutare equità e trasparenza nei sistemi di IA
  • Implementazione di misure volte a garantire la responsabilità dei sistemi basati sull’IA

Esplorazione dei quadri etici e delle normative vigenti

  • Panoramica sui principali quadri etici, tra cui il Regolamento UE sull’Intelligenza Artificiale e gli standard dell’IEEE
  • Conformità legale e regolatoria dei sistemi di IA
  • Analisi di casi studio relativi alle norme sull’IA responsabile e agli standard del settore

Costruzione della trasparenza ed esplicabilità nei sistemi di IA

  • Introduzione alle tecniche legate all’IA esplicabile
  • Progettazione di modelli interpretabili per migliorare la trasparenza
  • Utilizzo di strumenti volti a garantire l’esplicabilità dei modelli e la tracciabilità delle decisioni

Governance e gestione dei rischi nell’impiego dell’IA

  • Sviluppo di quadri di governance per promuovere l’uso responsabile dell’IA
  • Gestione dei rischi e considerazioni etiche nell’implementazione di sistemi di IA
  • Strategie per coinvolgere le parti interessate e garantire un adeguato monitoraggio dei sistemi di IA

Prospettive future nell’etica dell’intelligenza artificiale

  • Tendenze emergenti e sfide attuali nel campo dell’etica dell’IA
  • Adattamento dei quadri di governance alle future tecnologie di IA
  • Promozione di una cultura etica riguardo all’uso dell’IA all’interno delle organizzazioni

Riassunto e prossimi passi

Requisiti

  • Conoscenze di base sui concetti fondamentali dell’intelligenza artificiale e del machine learning
  • Familiarità con le normative sulla privacy dei dati e la conformità legale

Destinatari

  • Data scientist e professionisti dell’IA interessati allo sviluppo etico delle tecnologie di IA
  • Responsabili della conformità e professionisti legali preposti alla regolamentazione sull’IA
  • Leader aziendali e decisori coinvolti nelle strategie e nella governance dell’IA
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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