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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