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Responsible Artificial Intelligence Practices (Italiano)

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Overview

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In questo corso apprenderai le pratiche di IA responsabile. Prima di tutto, ti verrà spiegato che cos'è l'IA responsabile. Apprenderai a definire l'IA responsabile, scoprirai le sfide che tenta di affrontare e ne esplorerai le caratteristiche di base. 

Approfondirai quindi alcuni argomenti correlati allo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale responsabili. Scoprirai i servizi e gli strumenti offerti da AWS per supportare l'IA responsabile. Presenteremo anche alcune considerazioni sull'IA responsabile per la selezione di un modello e la preparazione dei dati per i sistemi di intelligenza artificiale. 

Infine, scoprirai che cosa sono i modelli trasparenti e spiegabili. Acquisirai una solida comprensione di cosa significhi per un modello essere trasparente e spiegabile. Esplorerai anche le considerazioni sui compromessi relativi ai modelli trasparenti e i principi della progettazione incentrata sulle persone per soluzioni di intelligenza artificiale spiegabili.

  • Livello del corso: base. 
  • Durata: 1 ora.


Attività

Questo corso include elementi interattivi, istruzioni testuali, grafica illustrativa e verifiche delle conoscenze.


Obiettivi

  • Descrivere l'IA responsabile
  • Spiegare il bias nei modelli di intelligenza artificiale
  • Individuare i rischi dell'intelligenza artificiale generativa
  • Conoscere le principali caratteristiche dell'IA responsabile
  • Descrivere i servizi e gli strumenti offerti da AWS per l'IA responsabile
  • Spiegare le pratiche responsabili per la selezione di un modello
  • Descrivere le caratteristiche dei set di dati responsabili
  • Descrivere i modelli trasparenti e spiegabili
  • Individuare i compromessi in fatto di responsabilità dei modelli di intelligenza artificiale
  • Spiegare i principi della progettazione incentrata sulle persone


Destinatari

  • Persone che hanno interesse per il machine learning e l'intelligenza artificiale, indipendentemente dal loro ruolo professionale


Conoscenze pregresse consigliate

Corsi precedenti consigliati: Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence, Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications


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