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Struttura del corso
Introduzione all’Intelligenza Artificiale Spiegabile ed etica
- La necessità di spiegabilità nei sistemi IA
- Le principali sfide legate all’etica e all’equità nell’intelligenza artificiale
- Panoramica sui principi normativi ed etici applicabili
Tecniche XAI per lo sviluppo di sistemi IA etici
- Metodi indipendenti dal modello: LIME, SHAP
- Tecniche per il rilevamento dei pregiudizi nei modelli IA
- Gestione dell’interpretabilità nei sistemi IA complessi
Trasparenza e responsabilità nell’ambito dell’intelligenza artificiale
- Progettazione di sistemi IA trasparenti
- Garantire la responsabilità nelle decisioni prese dall’IA
- Audit dei sistemi IA per verificare l’equità
Equità e riduzione dei pregiudizi nell’intelligenza artificiale
- Identificazione e correzione dei pregiudizi presenti nei modelli IA
- Assicurare l’equità tra i diversi gruppi demografici
- Implementazione di linee guida etiche nello sviluppo dell’IA
Quadri normativi ed etici per l’intelligenza artificiale
- Presentazione delle principali normative etiche riguardanti l’IA
- Approfondimento sulle regolamentazioni specifiche per diversi settori industriali
- Allineamento dei sistemi IA alle normative come il GDPR, la CCPA e altri standard vigenti
Applicazioni pratiche dell’XAI nei contesti etici dell’IA
- Utilizzo della spiegabilità nei sistemi di intelligenza artificiale nel settore sanitario
- Creazione di sistemi IA trasparenti nell’ambito finanziario
- Implementazione di soluzioni etiche basate sull’IA nel campo dell’applicazione della legge
Tendenze future dell’XAI e dello sviluppo etico dell’intelligenza artificiale
- Principali evoluzioni attuali nella ricerca sulla spiegabilità dei sistemi IA
- Nuove tecniche per garantire equità e individuare i pregiudizi nei modelli IA
- Opportunità future per lo sviluppo etico dell’intelligenza artificiale
Riepilogo e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenze di base sui modelli di machine learning
- Familiarità con i processi e i framework dello sviluppo dell’IA
- Interesse per le tematiche relative all’etica e alla trasparenza nell’ambito dell’intelligenza artificiale
Destinatari
- Esperti di etica nell’intelligenza artificiale
- Sviluppatori di sistemi IA
- Scienziati dei dati
14 ore
