Interpretabilità dei modelli di IA e machine learning

Mentre i sistemi di intelligenza artificiale diventano più complessi, comprendere il loro processo decisionale è fondamentale per la sicurezza, la conformità e la fiducia.Questo corso ti guida attraverso i principi fondamentali e le tecniche pratiche di Explainable AI (XAI), aiutandoti a trasformare algoritmi opachi in sistemi trasparenti in varie architetture. Cosa imparerai:Impara la terminologia di base e le basi matematiche della trasparenza del modello.Comprendere le tecniche di attribuzione delle funzionalità globali e locali come SHAP e LIME.Analizzare modelli visivi e sequenziali tra cui CNN, Transformers e LLM.Valutare i sistemi AI per bias, equità, sicurezza e affidabilità operativa. Il materiale inizia con le definizioni essenziali e la meccanica del modello lineare prima di avanzare alla moderna diagnostica delle reti neurali e ai concetti di sondaggio LLM. Progettata per i principianti nella scienza dei dati, per gli analisti e per gli sviluppatori di software, questa guida basata su testo non richiede alcun background precedente in materia di spiegabilità.