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AI responsabile per sviluppatori: interpretabilità e trasparenza
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AI responsabile per sviluppatori: interpretabilità e trasparenza
Questo corso introduce i concetti di interpretabilità e la trasparenza dell'AI. Parla dell'importanza della trasparenza dell'AI per sviluppatori ed engineer. Illustra metodi e strumenti pratici per aiutare a raggiungere interpretabilità e trasparenza sia nei dati che nei modelli di AI.
Informazioni corso
Obiettivi
- Definire l'interpretabilità e la trasparenza in relazione all'AI
- Descrivere l'importanza dell'interpretabilità e della trasparenza nell'AI
- Esplorare gli strumenti e le tecniche utilizzati per ottenere l'interpretabilità e la trasparenza nell'AI
Prerequisiti
Conoscenza pratica dei concetti e delle pratiche di machine learning. Conoscenza pratica delle pipeline e degli strumenti di machine learning. Esperienza con linguaggi di programmazione come SQL e Python
Pubblico
Sviluppatori di AI/ML, professionisti dell'AI, ML engineer, data scientist
Lingue disponibili
English, español (Latinoamérica), français, bahasa Indonesia, italiano, 日本語, 한국어, polski, português (Brasil), українська, 简体中文, 繁體中文, Deutsch e Türkçe
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