Il corso fornisce una panoramica completa su interpretabilità e spiegabilità nell’ambito del Machine Learning (ML) e dell’Intelligenza Artificiale (IA), concentrandosi su concetti chiave come la distinzione tra metodi locali e globali, modelli interpretabili, e metodi post-hoc. Attraverso una combinazione di lezioni teoriche e sessioni pratiche, il corso esplora strumenti avanzati come LIME e SHAP per spiegare le decisioni dei modelli ML, con applicazioni su testo, immagini e altri contesti.
Nel corso imparerai a distinguere tra interpretabilità e spiegabilità in Machine Learning e Intelligenza Artificiale, acquisendo le competenze necessarie per applicare tecniche locali e globali di interpretazione dei modelli, come la regressione lineare e gli alberi decisionali. Avrai l’opportunità di utilizzare strumenti pratici come LIME e SHAP per spiegare modelli complessi, e approfondirai le basi legislative e le normative europee che regolano l’uso dell’IA. Infine, esplorerai come applicare tecniche avanzate di XAI per interpretare l’analisi di immagini e testo.
Le lezioni sono 100% online e saranno accompagnate da moduli e slides, oltre a molti esercizi interattivi che metteranno alla prova le tue abilità e ciò che hai appreso.
Chi ha una mente aperta e predisposta all’analisi: le lezioni sono adatte a chiunque ma è necessario avere passione per i numeri e i calcoli, oltre che tanta pazienza.
Chi lavora anche full time: se sei un lavoratore full time non ti preoccupare! Potrai seguire le lezioni in completa autonomia nel tuo tempo libero.
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Interpretabilità e spiegabilità in Machine Learning e IA
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A fine percorso riceverai una certificazione che potrai aggiungere al tuo CV e che ti darà la possibilità di farti notare da grandi aziende del settore;
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