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Struttura del corso
Introduzione all'intelligenza artificiale spiegabile e all'etica
- La necessità di spiegabilità nei sistemi di intelligenza artificiale
- Sfide nell'etica e nell'equità dell'IA
- Panoramica degli standard normativi ed etici
Tecniche XAI per l'IA etica
- Metodi indipendenti dal modello: LIME, SHAP
- Tecniche di rilevamento dei bias nei modelli di intelligenza artificiale
- Gestione dell'interpretabilità in sistemi di intelligenza artificiale complessi
Trasparenza e responsabilità nell'intelligenza artificiale
- Progettazione di sistemi di IA trasparenti
- Garantire la responsabilità nel processo decisionale dell'IA
- Controllo dell'equità dei sistemi di intelligenza artificiale
Equità e mitigazione dei pregiudizi nell'intelligenza artificiale
- Rilevamento e correzione dei bias nei modelli di intelligenza artificiale
- Garantire l'equità tra i diversi gruppi demografici
- Implementazione di linee guida etiche nello sviluppo dell'IA
Quadri normativi ed etici
- Panoramica degli standard etici dell'IA
- Comprendere le normative sull'IA in diversi settori
- Allineamento dei sistemi di IA con GDPR, CCPA e altri framework
Applicazioni reali dell'XAI nell'IA etica
- Spiegabilità nell'intelligenza artificiale sanitaria
- Costruire sistemi di intelligenza artificiale trasparenti nel settore finanziario
- Implementazione di un'IA etica nelle forze dell'ordine
Tendenze future nell'XAI e nell'intelligenza artificiale etica
- Tendenze emergenti nella ricerca sulla spiegabilità
- Nuove tecniche per il rilevamento di equità e pregiudizi
- Opportunità per lo sviluppo etico dell'IA in futuro
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Conoscenze di base dei modelli di machine learning
- Familiarità con lo sviluppo e i framework di intelligenza artificiale
- Interesse per l'etica e la trasparenza dell'IA
Pubblico
- Esperti di etica dell'intelligenza artificiale
- Sviluppatori di intelligenza artificiale
- Scienziati dei dati
14 ore