ETHICAL AI BUSINESS
Conoscere i limiti e le allucinazioni dell` Intelligenza Artificiale
CERTIFICAZIONE:
-ENTE CERTIFICANTE:
-CORSO EROGATO DA:
ProficeConoscenza base del funzionamento dell`AI e panoramica sui vari tipi di discriminazione presenti.
Conoscenza dettagliata di cosa sono i bias e le allucinazioni dei LLM e la Trasparenza e Spiegabilità dei modelli.
Conoscenza dettagliata del tragitto che seguono i dati quando vengono utilizzati i LLM direttamente, in cloud, in azienda, e cosa dice la legge e lo EU AI ACT.
Studiare casi reali e visionare tools esistenti per aiutarci a creare un prodotto/servizio responsabile.
Comprensione strategia per mettere in produzione un Ethical AI project e AI Governance necessaria per una resposabile AI.
Conoscenza dettagliata di cosa sono i bias e le allucinazioni dei LLM e la Trasparenza e Spiegabilità dei modelli.
Conoscenza dettagliata del tragitto che seguono i dati quando vengono utilizzati i LLM direttamente, in cloud, in azienda, e cosa dice la legge e lo EU AI ACT.
Studiare casi reali e visionare tools esistenti per aiutarci a creare un prodotto/servizio responsabile.
Comprensione strategia per mettere in produzione un Ethical AI project e AI Governance necessaria per una resposabile AI.
DURATA: 10 ORE
CREDITI: 9 CPE validi ai fini del mantenimento delle certificazioni ISACA
OBIETTIVI DEL CORSO:
Fornire una panoramica completa delle discriminazioni, allucinazioni, e dei limiti che l`attuale AI ha, con una prospettiva business, per creare un AI business etico e responsabile.
Fornire conoscenze riguardo la trasparenza e spiegabilità dei modelli (fondamentale in alcuni ambiti come ad esempio quello medico)
Fornire il quadro di regolamentazione che i business Ai devono rispettare.
Illustrare tool utili per sviluppare un business responsabile.
Mostrare come strategicamente l`etica porti a un vantaggio competitivo nel medio lungo periodo.
Cultura e Strumenti per una AI Governance.
Ogni lezione è accompagnata da casi studio reali, fallimentari e di successo, e workshop pratici.
Fornire conoscenze riguardo la trasparenza e spiegabilità dei modelli (fondamentale in alcuni ambiti come ad esempio quello medico)
Fornire il quadro di regolamentazione che i business Ai devono rispettare.
Illustrare tool utili per sviluppare un business responsabile.
Mostrare come strategicamente l`etica porti a un vantaggio competitivo nel medio lungo periodo.
Cultura e Strumenti per una AI Governance.
Ogni lezione è accompagnata da casi studio reali, fallimentari e di successo, e workshop pratici.
CONTENUTI:
Sessione 1: Introduzione all`AI & bias in AI.
- Spiegazione alto livello/concettuale del funzionamento di una rete neurale;
- Introduzione ai tipi principali di discriminazioni esistenti prodott dai LLM;
- Mini workshop creazione immagini/testi discriminanti;
Sessione 2: Bias, Allucinazioni, Trasparency & Explainability
- Spiegazione Bias e Allucinazioni;
- Spiegazione Trasparenza dei modelli e spiegabilità dell`output;
- Panoramica dello stato attuale di trasp & spiegabilità dei modelli, problemi annessi e cosa dice lo EU ACT al riguardo;
Sessione 3: Data Protectione & EU AI ACT
- Illustrazione flusso dati con chiamate API e direttamente nell`interfaccia di ChatGPT
- Illustrazione flusso dati in cloud con modelli utilizzati nel LAN aziendale;
- Illustrazione flusso dati con struttura tutta in locale "on-premise";
- Illustrazione pro-contro rischi-pericoli vantaggi e costi della varie opzioni;
- Depp dive su EU ACT & questioni legali;
Sessione 4: Casi studio, tools e tecniche per implementare Ethical AI.
- Illustrazione casi studio fallimenti dell`AI e discussione dei motivi del fallimento;
- Introduzione di alcuni tool esistenti per aiutarci ad eviatre certi scenari;
- Discussione/Workshop: Analisi fallimenti e proposizioni di soluzioni migliorative;
Sessione 5: Come costruire Ethical AI system & strutture di governace per una AI responsabile.
- Strategia dati: integrare l`etica come vantaggio competitivo:
- AI Governance: strumenti e politiche per un impeigo responsabile;
- Workshop: creazione di una strategia dati etica e simulazione di un processo decisionale etico dell`uso dell`AI.
- Spiegazione alto livello/concettuale del funzionamento di una rete neurale;
- Introduzione ai tipi principali di discriminazioni esistenti prodott dai LLM;
- Mini workshop creazione immagini/testi discriminanti;
Sessione 2: Bias, Allucinazioni, Trasparency & Explainability
- Spiegazione Bias e Allucinazioni;
- Spiegazione Trasparenza dei modelli e spiegabilità dell`output;
- Panoramica dello stato attuale di trasp & spiegabilità dei modelli, problemi annessi e cosa dice lo EU ACT al riguardo;
Sessione 3: Data Protectione & EU AI ACT
- Illustrazione flusso dati con chiamate API e direttamente nell`interfaccia di ChatGPT
- Illustrazione flusso dati in cloud con modelli utilizzati nel LAN aziendale;
- Illustrazione flusso dati con struttura tutta in locale "on-premise";
- Illustrazione pro-contro rischi-pericoli vantaggi e costi della varie opzioni;
- Depp dive su EU ACT & questioni legali;
Sessione 4: Casi studio, tools e tecniche per implementare Ethical AI.
- Illustrazione casi studio fallimenti dell`AI e discussione dei motivi del fallimento;
- Introduzione di alcuni tool esistenti per aiutarci ad eviatre certi scenari;
- Discussione/Workshop: Analisi fallimenti e proposizioni di soluzioni migliorative;
Sessione 5: Come costruire Ethical AI system & strutture di governace per una AI responsabile.
- Strategia dati: integrare l`etica come vantaggio competitivo:
- AI Governance: strumenti e politiche per un impeigo responsabile;
- Workshop: creazione di una strategia dati etica e simulazione di un processo decisionale etico dell`uso dell`AI.
MATERIALE:
Materiale di studio fornito in formato digitale.
