Percorso Formativo in Intelligenza Artificiale Spiegabile
Un programma completo per comprendere e applicare l'XAI nel contesto professionale
Questo percorso nasce dall'esperienza diretta nel campo dell'intelligenza artificiale interpretabile. Non si tratta di teoria astratta, ma di competenze concrete che servono davvero quando ti trovi a dover spiegare come funziona un algoritmo a chi non ha un background tecnico.
Richiedi InformazioniStruttura del Programma
Il percorso si sviluppa in quattro moduli principali, ciascuno progettato per costruire una comprensione progressiva dell'XAI.
Fondamenti dell'XAI
Iniziamo dalle basi perché è importante capire davvero cosa significa rendere interpretabile un sistema di intelligenza artificiale. Molti confondono la trasparenza con la semplicità.
- Principi di interpretabilità nei modelli predittivi
- Differenze tra black box e white box
- Casi d'uso reali e limiti operativi
- Metriche di valutazione della spiegabilità
Tecniche di Interpretazione
Questo modulo si concentra sugli strumenti pratici. LIME, SHAP e altri metodi che permettono di aprire la scatola nera e capire cosa succede dentro.
- Local Interpretable Model-agnostic Explanations
- Shapley Additive Explanations e applicazioni
- Feature importance e selezione delle variabili
- Visualizzazione delle decisioni algoritmiche
Implementazione Pratica
La teoria serve a poco senza pratica. Qui lavoriamo su progetti concreti, con dati reali e problemi che si incontrano quotidianamente.
- Sviluppo di dashboard interpretabili
- Integrazione XAI in sistemi esistenti
- Ottimizzazione delle performance computazionali
- Gestione dei vincoli normativi europei
Comunicazione e Compliance
Saper spiegare è tanto importante quanto saper costruire. Come comunichi la logica di un algoritmo a un responsabile legale o a un utente finale?
- Costruzione di report comprensibili
- Adeguamento al GDPR e normative AI europee
- Gestione delle aspettative degli stakeholder
- Documentazione tecnica e non tecnica
Chi Guida il Percorso
Il nostro team porta esperienza diretta da progetti reali. Non parliamo solo di teoria accademica ma di quello che abbiamo imparato lavorando con aziende che devono rispettare regolamenti stringenti e spiegare decisioni algoritmiche a persone senza background tecnico.
Dott. Lazzaro Benvenuti
Specialista Machine Learning Interpretabile
Lavora da anni sull'implementazione di sistemi XAI in ambito finanziario. Ha affrontato le sfide reali della spiegabilità quando le decisioni algoritmiche hanno conseguenze dirette sulle persone.
Dott.ssa Fiamma Trevisani
Ricercatrice Etica dell'AI
Si occupa degli aspetti normativi e delle implicazioni etiche dell'intelligenza artificiale. Ha collaborato con diverse istituzioni europee per definire linee guida sulla trasparenza algoritmica.
Ing. Saverio Lombardi
Architetto Sistemi AI Enterprise
Porta l'esperienza dell'integrazione di soluzioni XAI in infrastrutture aziendali complesse. Sa cosa significa far funzionare queste tecnologie in produzione, non solo in laboratorio.
Dott. Gioacchino Rossetti
Consulente Strategico AI
Aiuta le organizzazioni a tradurre requisiti normativi in specifiche tecniche concrete. Ha lavorato con aziende di diversi settori per implementare strategie di AI trasparente.
Approccio Didattico
Il modo in cui insegniamo riflette quello che crediamo funzioni davvero. Meno lezioni frontali, più lavoro su casi reali. Perché l'XAI si capisce quando la applichi, non quando ne parli soltanto.
- Sessioni pratiche con dataset provenienti da contesti industriali reali
- Analisi critica di implementazioni esistenti e dei loro limiti
- Discussione di scenari problematici e soluzioni adottate
- Sviluppo iterativo di progetti personali con feedback continuo
- Esercitazioni sulla comunicazione tecnica a pubblici non specializzati
Quando e Come Iscriversi
Il prossimo ciclo inizia in autunno 2025. Le iscrizioni seguono un processo strutturato per garantire che il gruppo sia omogeneo e tutti possano trarre il massimo dal percorso.
Apertura Iscrizioni
Luglio 2025
Il periodo di iscrizione si apre a inizio luglio. Raccogliamo informazioni sul tuo background per capire se il programma risponde alle tue esigenze e viceversa.
Colloqui Orientativi
Agosto 2025
Organizziamo incontri individuali per discutere obiettivi, aspettative e prerequisiti. Non è un esame ma un momento per capire se ha senso per te investire tempo in questo percorso.
Avvio Programma
Settembre 2025
Le lezioni iniziano a metà settembre. Il programma si sviluppa su sei mesi con sessioni settimanali e progetti pratici da svolgere in autonomia tra un incontro e l'altro.
Completamento
Marzo 2026
Il percorso si conclude con un progetto finale che integra tutti i moduli. È l'occasione per dimostrare che sai applicare l'XAI in un contesto realistico e comunicare i risultati.
Inizia il Tuo Percorso
Se vuoi capire meglio come funziona il programma o se hai domande specifiche sul tuo caso, scrivici. Rispondiamo personalmente e ti diamo informazioni concrete senza giri di parole.
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Strumenti e Tecnologie
Lavoriamo con gli strumenti che si usano davvero nei progetti professionali. Python resta la base, ma esploriamo anche framework specifici per l'XAI che stanno diventando standard di settore.
- Python e librerie scientifiche per l'analisi dei dati
- Framework XAI come LIME, SHAP, InterpretML
- Strumenti di visualizzazione per dashboard interpretabili
- Piattaforme cloud per il deployment di modelli spiegabili
- Sistemi di versioning e documentazione del codice
Non serve essere esperti di tutto questo prima di iniziare. Serve curiosità e voglia di imparare facendo. Il resto lo costruiamo insieme durante il percorso.