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Chi Siamo

Un percorso iniziato nel 2019 con una semplice domanda: come rendere l'intelligenza artificiale comprensibile?

Siamo un gruppo di ricercatori e formatori che ha deciso di dedicarsi a un aspetto spesso trascurato dell'AI. Non basta che un sistema funzioni — deve anche poter spiegare come arriva alle sue conclusioni. È da questa convinzione che nasce pexolraviaq.

Come È Iniziato Tutto

Nel 2019, lavoravamo in ambito universitario su progetti di machine learning. E ci siamo accorti di una cosa: i modelli producevano risultati eccellenti, ma nessuno riusciva davvero a capire perché prendessero certe decisioni.

Questo creava problemi concreti. Le aziende non si fidavano. I professionisti non sapevano come intervenire quando qualcosa andava storto. Serviva un approccio diverso.

Così abbiamo iniziato a sviluppare metodi per rendere trasparenti i processi decisionali dell'AI. Non solo per noi ricercatori, ma per chiunque dovesse lavorare con questi sistemi ogni giorno.

Team di ricerca che analizza modelli di intelligenza artificiale spiegabile

I Nostri Principi

Trasparenza

Ogni sistema AI dovrebbe essere in grado di mostrare il suo ragionamento. Non ci accontentiamo di risultati giusti — vogliamo sapere perché sono giusti.

Accessibilità

L'intelligenza artificiale non deve essere un privilegio per pochi esperti. Crediamo che tutti possano imparare a comprenderla e utilizzarla consapevolmente.

Concretezza

La teoria è importante, ma quello che conta davvero sono le competenze pratiche. I nostri programmi si concentrano su casi reali e applicazioni immediate.

La Persona Dietro il Progetto

Il Nostro Metodo

Non ci limitiamo a insegnare come funzionano gli algoritmi. Il nostro approccio integra teoria, pratica e casi studio reali per costruire competenze che durano nel tempo.

Sessione pratica di analisi di modelli AI con strumenti di interpretabilità

Laboratori Pratici

Lavoriamo su dataset reali e affrontiamo problemi concreti. Ogni partecipante costruisce il proprio portfolio di progetti durante il percorso.

Discussione di gruppo su casi studio di implementazione AI in aziende

Casi Studio Aziendali

Analizziamo implementazioni reali in diversi settori — dalla finanza alla sanità — per capire come l'explainable AI risolve problemi specifici.

Ambiente di apprendimento collaborativo con focus su interpretabilità dei modelli

Apprendimento Progressivo

Ogni modulo si costruisce sul precedente. Partiamo dai fondamenti e arriviamo gradualmente a tecniche avanzate di interpretabilità.

Vuoi Approfondire?

I nostri programmi formativi inizieranno a settembre 2025. Se ti interessa capire meglio come funziona l'intelligenza artificiale spiegabile, o vuoi saperne di più sul nostro approccio, contattaci.

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