Fairness in AI

I sistemi di Intelligenza Artificiale (IA) possono essere straordinariamente utili, ma rischiano di replicare bias dai dati sui quali sono stati allenati, dalle scelte progettuali o dalle modalità con cui vengono utilizzati in contesti reali. Il corso esplorerà uno degli aspetti più cruciali dell’IA moderna: come garantire che i sistemi intelligenti prendano decisioni giuste, eque e prive di discriminazioni. Vedremo come individuare, misurare e prevenire i diversi tipi di bias nei dati e nei modelli di IA, mostrando quanto la progettazione responsabile dell’IA sia indispensabile in settori ad alto impatto sociale. Esploreremo le principali tecniche di Fair Machine Learning, comprendendo come intervenire prima, durante o dopo il processo di costruzione dei modelli di IA per ridurre le discriminazioni e rendere i modelli più giusti. Il MOOC è organizzato in tre moduli, all’interno di ciascuno dei quali sono presenti diverse lezioni composte da video, slide, infografiche e quiz di valutazione. Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di: • Analizzare e identificare i principali rischi e bias dei sistemi di Intelligenza Artificiale (IA) e quantificarne l’impatto discriminatorio. • Comprendere e scegliere tra possibili contromisure al fine di una progettazione responsabile dell’IA. Livello EQF: 6 Forma di partecipazione all'attività di apprendimento: Partecipazione online Area disciplinare: • 0688 Inter-disciplinary programmes and qualifications involving Information and Communication Technologies Carico di lavoro 25 ore di cui: • Video e didattica interattiva: 6 ore • Studio individuale: 19 ore Opzioni di integrazione/cumulabilità: micro-credenziale a sé stante Tipo di garanzia della qualità utilizzata a sostegno della micro-credenziale: Accreditamento istituzionale EQAR Questo MOOC è stato prodotto nell’ambito del progetto Edvance - Digital Education Hub per la Cultura Digitale Avanzata. Il progetto è finanziato dall’Unione europea - Next Generation EU, Componente 1, Investimento 3.4 “Didattica e competenze universitarie avanzate".

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