Corso
Gestione responsabile dei dati per l'AI
IntermedioLivello di competenza
Aggiornato 05/2026
TheoryArtificial Intelligence1 h16 video51 Esercizi3,500 XP9,383Attestato di conseguimento
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Scopri di più sulla conformità normativa e sulle licenze
Una volta che avrai capito la teoria di base, userai queste conoscenze per capire cosa serve per essere in regola e ottenere le licenze (chiedendo un parere legale quando serve). Scoprirai alcune delle più importanti normative sui dati, come HIPAA e GDPR, i tipi di licenza più comuni e come usare un piano di gestione dei dati per assicurarti che il tuo progetto di IA sia sempre conforme.Usa i dati in modo responsabile
Le pratiche responsabili in materia di dati riguardano anche come e dove si ottengono i dati. Capirai se una fonte è affidabile o meno, quali sono i suoi eventuali limiti e come integrare i dati provenienti da fonti diverse.Controlla i tuoi dati
Infine, scoprirai cos'è il controllo dei dati e come usare strategie di convalida e mitigazione per assicurarti che i tuoi dati siano sempre imparziali. Con tutte queste competenze, potrai valutare in modo critico e gestire in modo responsabile i dati in qualsiasi progetto di IA. In più, puoi usare queste competenze per qualsiasi progetto futuro che riguarda i dati, così ti sentirai pronto e in grado di affrontare qualsiasi cosa ti capiti!Prerequisiti
Supervised Learning with scikit-learn1
Introduzione alla gestione responsabile dei dati per l'AI
Scopri la teoria di base alla base della gestione responsabile dei dati nell'AI. Ripasserai dimensioni chiave come sicurezza, trasparenza, equità e altro, per poi concettualizzare metriche e sfide associate a queste dimensioni e capire come bilanciare un'AI responsabile con altri requisiti aziendali e tecnici.
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Conformità normativa e licenze
La regolamentazione dei dati è essenziale per la legalità di qualsiasi progetto di AI. Scopri i principali regolamenti, le licenze di terze parti e le strategie di conformità per il consenso informato e gli accordi di condivisione dei dati (con consulenza legale). Infine, imparerai a sviluppare strategie solide di data governance e piani di gestione dei dati per garantire che il tuo progetto resti conforme durante tutto il suo ciclo di vita.
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Acquisizione dei dati
Orienta la selezione e l'integrazione responsabile delle fonti di dati comprendendo l'importanza dell'origine, della natura e della temporalità dei dati, con enfasi su conformità legale, diversità ed equità. Esplorando i tipi di bias e le loro origini, esaminerai equità e rappresentatività dei dati per creare un insieme di dati completo per la modellazione.
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Convalida dei dati e strategie di mitigazione dei bias
Comprendi audit dei dati, convalida dei dati e mitigazione dei bias. Il pre-processing dei dati e l'individuazione dei bias in fase di modellazione possono non sembrare entusiasmanti, ma rendiamoli più snelli con approcci comuni e tecniche affidabili!
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