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Struttura del corso
Introduzione all’Intelligenza Artificiale Spiegabile
- Cos’è l’Intelligenza Artificiale Spiegabile (XAI)?
- L’importanza della trasparenza nei modelli di IA
- Le principali sfide nell’interpretabilità dei modelli AI
Tecniche base di XAI
- Metodi indipendenti dal tipo di modello: LIME, SHAP
- Tecniche specifiche per ciascun tipo di modello
- Spiegazione delle decisioni prese da modelli a “scatola nera”
Pratica con gli strumenti XAI
- Introduzione alle librerie open source dedicate all’XAI
- Implementazione di tecniche XAI in semplici modelli di apprendimento automatico
- Visualizzazione delle spiegazioni e del comportamento dei modelli
Sfide legate all’interpretabilità dei modelli
- Il bilanciamento tra accuratezza e interpretabilità
- I limiti delle attuali metodologie XAI
- Gestione dei bias e della equità nei modelli spiegabili
Considerazioni etiche nell’ambito dell’XAI
- Comprensione delle implicazioni etiche legate alla trasparenza dell’IA
- Come conciliare la spiegabilità con le prestazioni dei modelli
- Aspetti di privacy e protezione dei dati nell’ambito dell’XAI
Applicazioni pratiche dell’Intelligenza Artificiale Spiegabile
- Utilizzi dell’XAI in sanità, finanza e forze dell’ordine
- Requisiti normativi legati alla spiegabilità dei modelli AI
- Costruzione della fiducia nei sistemi di IA attraverso la trasparenza
Concetti avanzati nell’ambito dell’XAI
- Approfondimento sulle spiegazioni basate su casi controfattuali
- Spiegazione dei modelli di reti neurali e di apprendimento profondo
- Interpretazione dei sistemi di IA più complessi
Tendenze future nell’Intelligenza Artificiale Spiegabile
- Le novità in atto nella ricerca sull’XAI
- Sfide e opportunità future per una maggiore trasparenza dell’IA
- L’impatto dell’XAI nello sviluppo responsabile dei sistemi di intelligenza artificiale
Riepilogo e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenze di base sui concetti legati all’apprendimento automatico
- Familiarità con la programmazione in Python
Destinatari
- Principianti nel campo dell’Intelligenza Artificiale
- Appassionati di scienza dei dati
14 ore
