Struttura del corso

Introduzione all'Intelligenza Artificiale Spiegabile (XAI)

  • Cosa è l'Intelligenza Artificiale Spiegabile (XAI)?
  • L'importanza della trasparenza nei modelli AI
  • Principali sfide nell'interpretazione AI

Tecniche di Base per XAI

  • Metodi agnostici al modello: LIME, SHAP
  • Metodi specifici del modello per la spiegabilità
  • Spiegare le decisioni dei modelli a scatola nera

Pratica con Strumenti XAI

  • Introduzione alle librerie XAI open source
  • Implementazione di XAI in modelli di apprendimento automatico semplici
  • Visualizzazione delle spiegazioni e del comportamento del modello

Sfide nella Spiegabilità

  • Compromessi tra accuratezza e interpretabilità
  • Limitazioni dei metodi XAI attuali
  • Gestione del bias e della fairità nei modelli spiegabili

Considerazioni Etiche nell'XAI

  • Comprensione delle implicazioni etiche della trasparenza AI
  • Bilanciare la spiegabilità con le prestazioni del modello
  • Preoccupazioni di privacy e protezione dei dati nell'XAI

Applicazioni della Vita Reale dell'XAI

  • XAI nella sanità, finanza ed enforcement legale
  • Esigenze regolamentari per la spiegabilità
  • Costruire fiducia nei sistemi AI attraverso la trasparenza

Conetti Avanzati dell'XAI

  • Esplorazione di spiegazioni controfattuali
  • Spiegare reti neurali e modelli di deep learning
  • Interpretare sistemi AI complessi

Tendenze Future nell'Intelligenza Artificiale Spiegabile (XAI)

  • Tecniche emergenti nella ricerca XAI
  • Sfide e opportunità per la trasparenza AI futura
  • Impatto dell'XAI sullo sviluppo responsabile di AI

Riepilogo e Passi Successivi

Requisiti

  • Comprensione di base dei concetti di machine learning
  • Familiarità con la programmazione in Python

Pubblico destinatario

  • Iniziati alla IA
  • Enthusiasti di data science
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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