Struttura del corso

Introduzione allo sviluppo etico dell'IA

  • Che cos'è l'IA etica?
  • Panoramica dei principali quadri etici nell'IA
  • Il ruolo di LangChain nell'IA etica

Bias nei sistemi di intelligenza artificiale

  • Comprendere i bias nei modelli di intelligenza artificiale
  • Tecniche per rilevare e mitigare i bias nei sistemi basati su LangChain
  • Garantire l'equità nel processo decisionale

Trasparenza e spiegabilità

  • Importanza della trasparenza nelle soluzioni di intelligenza artificiale
  • Utilizzo di LangChain per la creazione di modelli interpretabili
  • Tecniche per migliorare la spiegabilità del modello

Responsabilità e responsabilità

  • Chi è responsabile delle decisioni basate sull'intelligenza artificiale?
  • Creazione di pratiche di sviluppo responsabile dell'IA con LangChain
  • Costruire la responsabilità nei progetti di intelligenza artificiale

Privacy e sicurezza nell'intelligenza artificiale

  • Gestione della privacy dei dati nello sviluppo dell'intelligenza artificiale
  • Implementazione di sistemi di intelligenza artificiale sicuri con LangChain
  • Garantire il rispetto delle normative (GDPR, ecc.)

L'intelligenza artificiale e l'impatto sociale

  • Le implicazioni sociali dei sistemi di IA
  • Affrontare le sfide legate all'IA in diversi settori
  • Approcci normativi allo sviluppo dell'IA

Direzioni future nell'IA etica

  • Tendenze emergenti nello sviluppo etico dell'IA
  • Sfide etiche nell'evoluzione delle tecnologie di intelligenza artificiale
  • Costruire sistemi di IA sostenibili ed etici

Riepilogo e passaggi successivi

Requisiti

  • Conoscenza avanzata dello sviluppo dell'IA
  • Familiarità con le preoccupazioni etiche nell'IA
  • Esperienza nell'uso della programmazione Python

Pubblico

  • Ricercatori di intelligenza artificiale
  • Politici
 21 ore

Numero di Partecipanti


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