Struttura del corso

Introduzione all'etica nell'IA

  • Comprendere l'importanza dell'etica nell'IA
  • Contesto storico e dibattiti etici attuali
  • Principi etici fondamentali per l'implementazione dell'IA

Sfide etiche con gli LLM

  • Preoccupazioni sulla privacy e sulla protezione dei dati
  • Trasparenza, responsabilità e pregiudizi negli LLM
  • Impatto degli LLM sull'occupazione e sulla società

Applicazione dei quadri etici agli LLM

  • Quadri di riferimento per il processo decisionale etico nell'IA
  • Casi di studio: Dilemmi etici nell'implementazione di LLM
  • Sviluppo di linee guida per l'uso etico degli LLM

Strategie per l'implementazione etica dell'LLM

  • Best practice per uno sviluppo responsabile dell'IA
  • Coinvolgere gli stakeholder e le diverse prospettive
  • Creare una cultura dell'IA etica all'interno delle organizzazioni

Laboratorio pratico: Analisi etica degli LLM Use Cases

  • Analisi di scenari reali che coinvolgono LLM
  • Valutare le implicazioni etiche e formulare risposte
  • Presentazione dei risultati e delle raccomandazioni

Riepilogo e prossime tappe

Requisiti

  • Una conoscenza di base dei concetti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico
  • Esperienza con quadri decisionali etici
  • Familiarità con gli LLM e le loro implicazioni sociali

Pubblico

  • Professionisti dell'IA ed esperti di etica
  • Data scientist e ingegneri
  • I responsabili politici e le parti interessate nella governance dell'IA
 7 ore

Numero di Partecipanti


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