Esploriamo la Explainable AI (XAI), mettendo l’accento sul suo ruolo nel rendere i sistemi di AI trasparenti, interpretabili e affidabili. Vediamo le capacità dell’AI nella previsione e nella generazione di contenuti, evidenziando la necessità di processi decisionali chiari. Inoltre, analizziamo metodi per rendere i modelli di AI complessi più comprensibili a un pubblico ampio.

Perché l'Explainable AI è importante

Trasparenza o interpretabilità

Scenari interpretabili

Obiettivi di XAI

Gli aspetti tecnici di XAI

Capire le basi della XAI

Accuratezza e interpretabilià

Comunicare sull'XAI

Segmentazione del pubblico

Equilibrare accuratezza e semplicità

Introduzione alla Explainable AI

Esaminiamo le tecniche di Explainable AI (XAI), classificandole in spiegazioni specifiche del modello, agnostiche al modello, locali e globali per chiarire come l’AI prenda decisioni. Trattiamo regressione e classificazione per approfondimenti specifici del modello e introduciamo SHAP e LIME per interpretare modelli black box. Inoltre, affrontiamo la complessità dei Large Language Models (LLM), sottolineando la necessità di trasparenza nei loro processi decisionali.

Tecniche XAI

Locale o globale

Opzioni

Model-specific

Model-agnostic

Model-specific o model-agnostic

Spiegazioni specifiche del modello

Analogie per regressione e classificazione

Modelli black box nel processo decisionale

Spiegazioni indipendenti dal modello

SHAP

LIME

Entrambe

SHAP, LIME o entrambe?

Ruolo di SHAP e LIME nell’XAI

Spiegabilità dei LLM

Capire gli LLM

Ragionamento degli LLM

Tecniche di Explainable AI

Esploriamo l’impatto trasformativo della XAI nel rendere l’intelligenza artificiale più accessibile e facile da usare in diversi settori. Integrando l’explainability sin dall’inizio, garantiamo sistemi di AI trasparenti, rafforzando la fiducia e favorendo una collaborazione più profonda tra persone e macchine. Attraverso casi d’uso reali, mostriamo come la XAI renda meno opache le decisioni complesse dell’AI, permettendo a utenti con livelli tecnici diversi di sfruttare le intuizioni dell’AI per decisioni più informate.

Adattare l'AI all'utente

XAI per l'utente finale

Rischi del non includere l’utente finale

XAI by design

Screening dei candidati

Applicare la XAI by design

XAI per l'apprendimento online

XAI in azione

Requisiti XAI per settore

Fidarsi del sistema di AI

Futuro dell'XAI

XAI interdisciplinare

Sviluppo e deployment proattivi

Riepilogo

Implementare e applicare la XAI

Questo corso ti porterà nel mondo affascinante della Explainable AI (XAI), una disciplina che punta a dare chiarezza e comprensibilità al spesso misterioso ambito dell’intelligenza artificiale. È un corso concettuale pensato per chi non ha un background tecnico, con l’obiettivo di mettere in luce l’importanza e i metodi per rendere trasparenti le decisioni dell’AI. Esplorerai le ragioni alla base della XAI, il suo ruolo nel più ampio panorama dell’AI e le sue significative implicazioni sociali. Alla fine, persone con ruoli diversi capiranno come la XAI colmi il divario tra algoritmi complessi e decisioni di ogni giorno.

<h2>Capire i concetti base dell'intelligenza artificiale spiegabile (XAI)</h2>
Questo corso ti introduce al campo fondamentale della XAI, concentrandosi sul rendere comprensibili e accessibili gli algoritmi complessi dell'intelligenza artificiale. La necessità di trasparenza e fiducia in queste tecnologie cresce man mano che i sistemi di IA diventano sempre più integrati in vari settori. Questo corso parla dei concetti chiave della XAI, tipo trasparenza, interpretabilità e responsabilità, e cerca di capire come bilanciare la complessità dei modelli con la loro spiegabilità.

<h2>Impara le tecniche XAI</h2>
Imparerai a conoscere le spiegazioni specifiche per modello e indipendenti dal modello, acquisendo conoscenze pratiche e strumenti per applicare efficacemente i principi XAI nei tuoi progetti. Il corso vuole darti le conoscenze per rendere i sistemi di IA più trasparenti, etici e in linea con i valori della società, assicurando che le decisioni prese dall'IA non siano solo efficaci, ma anche giustificabili e comprensibili.

<h2>Implementare la XAI nel mondo reale</h2>
Alla fine di questo corso, avrai una buona comprensione della XAI e di quanto sia importante nello sviluppo di soluzioni di IA, e sarai pronto per mettere in pratica questi principi per migliorare la chiarezza e l'affidabilità dei sistemi di IA nelle applicazioni del mondo reale.


Scopri il ruolo e le realtà dell'Intelligenza Artificiale Spiegabile (XAI) con questo corso per principianti.

Concetti di Explainable Artificial Intelligence (XAI)

Scopri il ruolo e come funziona davvero l'Intelligenza Artificiale Spiegabile (XAI) con questo corso facile da seguire per chi è alle prime armi. 

Leadership nell'intelligenza artificiale (AI)

Spiega le decisioni esaminando i livelli e i neuroni specifici di una rete neurale

Usa i percorsi dell’albero decisionale per chiarire come vengono prese decisioni specifiche

Analizza i coefficienti di un modello di regressione lineare per capire l’influenza delle feature

Interpreta l’impatto delle feature sull’output di un modello in diversi modelli

Approssima il processo decisionale di un modello attorno a una particolare previsione

Applica una tecnica generica per valutare il comportamento del modello con input variati

Model-specific o model-agnostic

Concetti di Explainable Artificial Intelligence (XAI)

esercizio interattivo pratico