Explainable AI e Interpretabilità dei Modelli
Corso
Online
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Descrizione
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Tipologia
Corso
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Metodologia
Online
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Ore di lezione
15h
Il corso affronta metodologie e strumenti dedicati alla spiegabilità dell’intelligenza artificiale, un tema centrale per garantire trasparenza, affidabilità e responsabilità dei modelli complessi. Gli studenti impareranno a utilizzare tecniche locali e globali come LIME, SHAP, Grad-CAM e saliency maps, comprendendo come interpretare decisioni, feature importance e comportamenti inattesi dei modelli. Saranno discussi aspetti etici, casi applicativi e normative sulla trasparenza algoritmica. Il percorso unisce teoria e laboratori pratici per formare professionisti capaci di rendere interpretabili i sistemi di IA.
Opinioni
Successi del Centro
Tutti i corsi devono essere aggiornati
La media delle valutazioni dev'essere superiore a 3,7
Più di 50 opinioni degli ultimi 12 mesi
6 anni del centro in Emagister.
Materie
- Intelligenza artificiale
- IA
- Explainability
- Shap
- Auditing
Programma
Programma:
- Concetto di explainability e sue motivazioni in ambito AI;
- Modelli black-box e trade-off con modelli interpretabili;
- Metriche di interpretabilità e criteri di valutazione;
- Feature importance globale e locale;
- LIME per spiegazioni locali modello-agnostiche;
- SHAP e valori di Shapley per contributi delle feature;
- Grad-CAM e mappe di attivazione per reti di visione;
- Partial Dependence Plot e ICE plot;
- Surrogate models per approssimare black-box complesse;
- Interpretabilità globale di alberi, regole e GAM;
- Fairness, accountability e impatti sociali dei modelli;
- Regolamentazione AI Act e requisiti di trasparenza;
- Auditing algoritmico, controlli e documentazione tecnica;
- Case study su sistemi ad alto impatto decisionale;
- Progetto di spiegabilità con report tecnico e visualizzazioni.
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Explainable AI e Interpretabilità dei Modelli