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Struttura del corso
Introduzione all’Intelligenza Artificiale Spiegabile (XAI) e alla trasparenza dei modelli
- Cos’è l’Intelligenza Artificiale Spiegabile?
- Perché la trasparenza è essenziale nei sistemi di IA
- Interpretazione vs. prestazioni nei modelli di intelligenza artificiale
Panoramica sulle tecniche di XAI
- Metodi indipendenti dal tipo di modello: SHAP, LIME
- Tecniche di spiegazione specifiche per determinati modelli
- Come interpretare le reti neurali e i modelli di deep learning
Creazione di modelli di IA trasparenti
- Implementare modelli interpretabili nella pratica
- Confronto tra modelli trasparenti e modelli “black-box”
- Come bilanciare complessità ed interpretabilità
Strumenti e librerie avanzate per l’XAI
- Utilizzo di SHAP per interpretare i modelli
- Sfruttamento di LIME per ottenere spiegazioni locali
- Visualizzazione delle decisioni e del comportamento dei modelli
Gestione dell’equità, degli schemi di discriminazione e dell’etica nell’IA
- Identificare e ridurre i pregiudizi nei modelli di intelligenza artificiale
- L’equità nell’intelligenza artificiale e il suo impatto sociale
- Come garantire responsabilità ed etica nel deployment dei sistemi di IA
Applicazioni reali dell’Intelligenza Artificiale Spiegabile
- Studi di caso in ambito sanitario, finanziario e governativo
- Interpretare i modelli di IA per ottemperare ai requisiti normativi
- Creare fiducia nei sistemi di intelligenza artificiale grazie alla trasparenza
Prospettive future per l’Intelligenza Artificiale Spiegabile
- Le recenti ricerche nel campo dell’XAI
- Le difficoltà nell’applicare l’XAI a sistemi su larga scala
- Le potenzialità future per lo sviluppo di un’IA più trasparente
Riassunto e prossimi passi
Requisiti
- Esperienza nello sviluppo di modelli di machine learning e intelligenza artificiale
- Conoscenza pratica della programmazione in Python
Destinatari
- Data scientist
- Ingegneri di machine learning
- Specialisti in intelligenza artificiale
21 ore
