Contenuto HCAIM

Modellazione (modulo A)

Orientamento tecnico: Fondazione dell'IA

IA generale

Lezione: Introduzione storica ai modelli di spiegazione scientifica

Lezione: Comprendere i dati

Esplorazione dei dati per l'apprendimento automatico

Tutorial: Comprendere i dati

Lezione: Analisi esplorativa dei dati

Tutorial: Analisi esplorativa dei dati

Lezione: Inferenza e previsione

Tutorial: Inferenza e previsione

Fondamenti di Machine Learning

Lezione: Valutazione del modello

Tutorial: Valutazione del modello

Lezione: Montaggio e ottimizzazione del modello

Pratico: Montaggio e ottimizzazione del modello

Teoria delle decisioni

Lezione: Teoria delle decisioni

Tutorial: Teoria delle decisioni

Lezione: Reti decisionali

Tutorial: Reti decisionali

Orientamento pratico: Modellazione dell'IA

Scienza dei dati

Lezione: Il processo di analisi dei dati

Pratico: Piattaforme

Lezione: Preparazione ed esplorazione dei dati

Pratico: Preparazione ed esplorazione dei dati

Apprendimento automatico supervisionato

Lezione: Regressione lineare

Pratico: Regressione lineare

Lezione: Alberi decisionali

Pratico: Alberi decisionali

Lezione: SVMS e Kernel

Pratico: SVMS e Kernel

Lezione: Reti neurali

Apprendimento automatico non supervisionato

Lezione: Apprendimento senza supervisione

Pratico: Apprendimento senza supervisione

Applicazioni ML

Lezione: Elaborazione del linguaggio naturale

Pratico: Elaborazione del linguaggio naturale

Focus etico: Fondamenti etici

Etica generale

Lezione: Introduzione all'IA centrata sull'uomo

Quadri etici

Sessioneinterattiva: Quadri etici

Lezione: Utilitarismo

Sessioneinterattiva: Utilitarismo

Lezione: Etica della virtù

Sessioneinterattiva: Etica della virtù

Lezione: Etica dei doveri

Sessioneinterattiva: Etica dei doveri

Lezione: Teoria della giustizia

Etica avanzata

Lezione: Teorie dei contratti sociali

Etica applicata

Lezione: Design sensibile al valore

Sessioneinterattiva: Design sensibile al valore

Lezione: Tutela della privacy

Lezione: Etica dei sistemi di supporto alle decisioni

Lezione: Processo decisionale e pregiudizi (cognitivi)

Distribuzione (modulo B)

Orientamento tecnico: Apprendimento profondo

Fondamenti di Deep Learning

Tutorial: Fondamenti di deep learning

Pratico: Fondamenti di deep learning

Ottimizzazione del Deep Learning

Lezione: Regolarizzazione

Tutorial: Regolarizzazione

Lezione: Lavorazione in lotti

Tutorial: Lavorazione in lotti

Applicazioni del Deep Learning

Lezione: Costruire grafici computazionali, architetture moderne

Lezione: Reti neurali convoluzionali

Tutorial: Reti neurali convoluzionali

Pratico: Reti neurali convoluzionali

Lezione: Reti neurali ricorrenti

Lezione: Reti di trasformazione

Tutorial: CNN e Transformers per immagini

Lezione: Framework hardware e software per il deep learning

Deriving e Implementazione di Backpropagation

Lezione: Derivazione e applicazione della retropropagazione

Tutorial: Derivazione e applicazione della retropropagazione

Passaggio in avanti

Lezione: Propagazione in avanti

Tutorial: Propagazione in avanti

Sintonizzazione iperparametrica

Lezione: Sintonizzazione iperparametrica

Tutorial: Sintonizzazione iperparametrica

Orientamento pratico: IA organizzativa

MLOps

Lezione: ML-Ops

Tutorial: ML-Ops

Lezione: Ciclo di vita ML-Ops

Pratico: Ciclo di vita ML-Ops

Implementazione dell'IA

Tutorial: Architettura dei dati

Sessioneinterattiva: Architettura dei dati

Pratico: Tecnologie basate su Hadoop

Qualità dello sviluppo & Implementazione

Lezione: CI/CD

Focus etico: Intelligenza artificiale affidabile

Intelligenza artificiale spiegabile in generale

Lezione: Introduzione General Explainable AI

Pratico: Pratica con i modelli XAI 1

Pratico: Pratica con i modelli XAI 2

Tutela della privacy

Lezione: Introduzione alla privacy e al rischio

Sessioneinterattiva: Prospettive sulla privacy

Pratico: Quadri di controllo della privacy e della protezione dei dati

Lezione: Privacy e apprendimento automatico

Pratico: Applicazione e valutazione di tecniche di tutela della privacy

Sicurezza e robustezza

Lezione: Sicurezza e robustezza

Pratico: Applicare quadri di audit

Pratico: Migliorare la sicurezza e la robustezza del ML

Rischio

Lezione: Rischio & Mitigazione del rischio

Sessioneinterattiva: Rischio & Mitigazione del rischio

Pratico: Rischio & Mitigazione del rischio

Valutazione (modulo C)

Orientamento tecnico: L'IA del futuro

Introduzione

Lezione: Introduzione alla rinascita di AI e ML

Lezione: Guest Lecture sul futuro dell'AI

Problemi aperti e sfide

Lezione: Lezione Ospite sul Machine Learning Spiegabile (XAI)

Pratico: Apprendimento automatico spiegabile (XAI)

Lezione: Fiducia, Normatività e Deriva del Modello

Sessioneinterattiva: Fiducia, Normatività e Deriva del Modello

Sessioneinterattiva: Privacy Preservare il Machine Learning

Lezione: Generalizzazione e Intelligenza Generale Artificiale (AGI)

Progressi nei modelli ML attraverso una lente HC. Uno studio orientato ai risultati

Lezione: Apprendimento semi-supervisionato e non supervisionato

Lezione: Modelli generativi, trasforma il deep learning e i modelli di apprendimento ibrido

Lezione: Teoria dell'apprendimento federato (profilazione e personalizzazione)

Lezione: Apprendimento federato – Progressi e sfide aperte

Pratico: Apprendimento federato – Formare modelli profondi

Lezione: Compressione del modello – Edge Computing

Pratico: Compressione del modello – Edge Computing

Emerging Evaluations for HCAI Models – Discussion-Based Study (Valutazioni emergenti per i modelli HCAI – Studio basato su discussioni)

Lezione: Modelli di fiducia e quantificazione della fiducia

Discussione filosofica sulla tecnologia AI del futuro

Sessioneinterattiva: Vivere con i robot

Orientamento pratico: AI socialmente responsabile

Ambito di applicazione dell'IA socialmente responsabile

Lezione: Esternalità positive e negative

Responsabilità sociale delle imprese (ISO 26000) - Quando si utilizza il sistema HCAI

Lezione: Pratiche operative eque – Reclutamento nell'IA e pratiche scorrette di monitoraggio dell'IA

Sessioneinterattiva: Processo decisionale basato sull'IA – Assunzione e promozione

Sessioneinterattiva: Processo decisionale basato sul monitoraggio dell'IA

Sessioneinterattiva: Intervento umano su decisioni incoerenti e / o buone AI

Sessioneinterattiva: Trasferimento di controllo avanti e indietro tra umano e AI

Sessioneinterattiva: Aspetti psicologici quando si lavora con l'IA - stress, ansia, depressione

Lezione: Questioni relative ai consumatori – Bolle filtranti, archiviazione dei dati, monitoraggio dell'IA, pratiche eque

Sessioneinterattiva: Questioni relative ai consumatori – Bolle filtranti, archiviazione dei dati, monitoraggio dell'IA, pratiche eque

Sessioneinterattiva: – Sviluppo comunitario – Valutazione dell’impatto sociale prima di lavorare al progetto AI

Aspetti socio-giuridici per l'IA

Sessioneinterattiva: Chi è responsabile? – Responsabilità del prodotto, problemi di diritto d'autore

AI per tutti

Lezione: Divario economico – Divario digitale

Sessioneinterattiva: Divario economico – Divario digitale nelle categorie: Geografici, Tecnici, Finanziari e Politici

interactive-session-how-ai-affects-human-behaviour-eg-mobility-positivo-e-negativo

Sessioneinterattiva: Impatto ambientale – Impronta di carbonio

Sessioneinterattiva: Impatto sull'istruzione - Processo decisionale automatico in materia di IA

Sessioneinterattiva: Bolla dei filtri – politica, societaria e geografica

Sessioneinterattiva: Guerra alimentata dall'IA e pace internazionale

Focus etico: Conformità, legalità, umanità

Normativa/quadro normativo dell'UE e internazionale in materia di dati, IA, diritti umani e uguaglianza

Lezione: Panoramica degli aspetti etici, professionali e legali delle applicazioni HCAI

Sessioneinterattiva: Aspetti etici, professionali e legali delle applicazioni HCAI

Lezione: Dati e sfide - GDPR dell'UE, COPPA degli Stati Uniti, HIPPA

Lezione: I dati e le loro sfide - Regolamentazione dei dati, Data Sourcing e prospettiva HCAI

Sessioneinterattiva: I dati e le loro sfide. In che modo il GDPR influisce sulle soluzioni AI

Lezione: Legislazione dell'UE in materia di diritti umani

Sessioneinterattiva: Legislazione dell'UE in materia di diritti umani – Un caso di studio

Lezione: Proposta di regolamento dell'UE sulle domande HCAI

Sessioneinterattiva: Proposta di regolamento dell'UE sull'IA – Studio di un caso

Pratico: Efficacia della proposta di regolamento dell'UE sull'IA

Lezione: Punti di forza e limiti delle leggi esistenti Un'immersione più profonda

Gestione dei dati, audit e valutazione

Lezione: Sicurezza e conformità dei dati, data lineage e gestione

Lezione: Governance e Stewardship, stakeholder chiave e gestione dei dati personali

Pratico: Ruoli comuni e cross over tra team di gestione dei dati e AI

Pratico: Indagare il lignaggio dei dati, le sfide e il potenziale impatto dei team di intelligenza artificiale

Graduazione (modulo D)

Focus etico: Fondamenti etici

Focus etico: Ricerca nella pratica

Sessioneinterattiva: Etica nella ricerca

Interattivo: Metodi qualitativi nella raccolta dei dati

Lezione: Condurre una revisione della letteratura

Lezione: Revisione critica delle fonti

Lezione: Progettazione della ricerca

Lezione: Scrittura della proposta di ricerca

Tutorial: Portfolio di ricerca

Tutorial: Scrivere un documento/lavoro di ricerca scientifica

Tutorial: Gestione del progetto

Pratico: Presentazione di dati statistici