Informazioni amministrative
| Titolo | Indagare il lignaggio dei dati, le sfide e il potenziale impatto dei team di IA |
| Durata | 90 min |
| Modulo | C |
| Tipo di lezione | Pratico |
| Focus | Etico — Compliance, legalità e umanità |
| Argomento | Gestione dei dati, audit e valutazione |
Parole chiave
Data Lineage, Data Provenence, Privacy differenziale, Data Pipeline,
Obiettivi di apprendimento
- Comprendere il concetto e l'importanza della provenienza dei dati per i team di IA
- Impatto della distorsione nei set di dati
- Metodi per tracciare la linea di dati
Preparazione prevista
Eventi di apprendimento da completare prima
Obbligatorio per gli studenti
- Conoscenza del GDPR e dei concetti di database
Facoltativo per gli studenti
- N/A
Referenze e background per gli studenti
- Conoscenza di alto livello del GDPR e dei concetti di database
Consigliato per gli insegnanti
- Fornire un background sul GDPR
- Fornire esempi di casi significativi del GDPR
Materiale didattico
Istruzioni per gli insegnanti
Cerca di attenerti alla tabella degli orari. Se possibile, fornire più tempo alla sessione di domande e risposte, se necessario.
Schema della lezione
| Durata (min) | Descrizione | Concetti | Attività | Materiale |
|---|---|---|---|---|
| 0-5 min | Breve dei compiti da svolgere | |||
| 5-30 min | Compito #1 — Provanza | Provenienza | Discussione guidata | — |
| 30-55 min | Compito #2 — Conformità | Conformità | Discussione guidata | — |
| 55-80 min | Compito #3 — In pratica | In pratica | Discussione guidata | — |
| 80-90 min | Sintesi della pratica | Domande e risposte | — |
Riconoscimenti
Ogni autore delle fonti citate all'interno delle diapositive
Il programma Human-Centered AI Masters è stato co-finanziato dal meccanismo per collegare l'Europa dell'Unione europea nell'ambito della sovvenzione CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.