Struttura del corso

Introduzione all'Explainable AI (XAI) e alla trasparenza del modello

  • Che cos'è l'Explainable AI?
  • Perché la trasparenza è importante nei sistemi di intelligenza artificiale
  • Interpretabilità e prestazioni nei modelli di intelligenza artificiale

Panoramica delle tecniche XAI

  • Metodi indipendenti dal modello: SHAP, LIME
  • Tecniche di spiegabilità specifiche del modello
  • Spiegazione delle reti neurali e dei modelli di deep learning

Creazione di modelli di intelligenza artificiale trasparenti

  • Implementazione pratica di modelli interpretabili
  • Confronto tra modelli trasparenti e modelli black-box
  • Bilanciare complessità e spiegabilità

Strumenti e librerie XAI avanzati

  • Utilizzo di SHAP per l'interpretazione del modello
  • Sfruttare LIME per la spiegabilità locale
  • Visualizzazione delle decisioni e dei comportamenti del modello

Affrontare l'equità, i pregiudizi e l'intelligenza artificiale etica

  • Identificare e mitigare i pregiudizi nei modelli di intelligenza artificiale
  • Equità nell'IA e nei suoi impatti sociali
  • Garantire la responsabilità e l'etica nell'implementazione dell'IA

Applicazioni reali di XAI

  • Casi di studio nel settore sanitario, finanziario e governativo
  • Interpretazione dei modelli di intelligenza artificiale per la conformità normativa
  • Costruire la fiducia con sistemi di intelligenza artificiale trasparenti

Direzioni future nell'intelligenza artificiale spiegabile

  • Ricerca emergente in XAI
  • Sfide nella scalabilità dell'XAI per sistemi su larga scala
  • Opportunità per il futuro dell'IA trasparente

Riepilogo e passaggi successivi

Requisiti

  • Esperienza nell'apprendimento automatico e nello sviluppo di modelli di intelligenza artificiale
  • Familiarità con la programmazione Python

Pubblico

  • Scienziati dei dati
  • Ingegneri dell'apprendimento automatico
  • Specialisti dell'intelligenza artificiale
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

Corsi in Arrivo

Categorie relative