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Struttura del corso
Introduzione all'Intelligenza Artificiale Spiegabile (XAI) e alla Trasparenza dei Modelli
- Che cos'è l'Intelligenza Artificiale Spiegabile?
- Perché la trasparenza è importante nei sistemi di IA
- Interpretabilità vs. prestazioni nei modelli di IA
Panoramica delle Tecniche XAI
- Metodi agnostici al modello: SHAP, LIME
- Tecnologie specifiche per la spiegabilità del modello
- Spiegazione delle reti neurali e dei modelli di apprendimento profondo
Costruzione di Modelli AI Trasparenti
- Implementazione pratica di modelli interpretabili
- Confronto tra modelli trasparenti e modelli a scatola nera
- Bilanciamento della complessità con l'interpretabilità
Strumenti e Biblioteche Avanzati XAI
- Utilizzo di SHAP per la spiegazione dei modelli
- Utilizzazione di LIME per l'interpretazione locale
- Visualizzazione delle decisioni e comportamenti del modello
Affrontare la Fiducia, il Bias ed il Rispetto Etico nell'IA
- Identificazione e mitigazione del bias nei modelli di IA
- Equità nell'IA e i suoi impatti sociali
- Assicurare la responsabilità ed il rispetto etico nella distribuzione dell'IA
Applicazioni Real-World XAI
- Studi di caso nel settore sanitario, finanziario e governativo
- Interpretazione dei modelli AI per la conformità normativa
- Costruire fiducia con sistemi AI trasparenti
Direzioni Future nell'Intelligenza Artificiale Spiegabile
- Ricerche emergenti in XAI
- Sfide nel scaling dell'XAI per sistemi a larga scala
- Opportunità per il futuro della trasparenza nell'IA
Riepilogo e Passi Successivi
Requisiti
- Esperienza nello sviluppo di machine learning e modelli AI
- Familiarità con la programmazione in Python
Pubblico
- Scienziati dei dati
- Ingegneri di machine learning
- Esperti di AI
21 Ore
