La partecipazione in presenza è gratuita e libera, ma è OBBLIGATORIA la registrazione su: form di registrazione per partecipare a JUG Milano in presenza
Prevediamo di effettuare la diretta streaming su YouTube (con VOD a seguire) dell'evento.

Abstract dell'intervento:
Sistemi basati su intelligenza artificiale sono sempre più importanti e presenti al mondo d'oggi in quasi tutte le aziende, quindi è sempre più importante che tali sistemi possano essere considerati affidabili da tutte le parti coinvolte. Ciò diventa ancora più cruciale quando le decisioni prese utilizzando l’Intelligenza Artificiale possono avere un impatto tangibile sugli esseri umani, ad es. in settori come la sanità o la finanza. Explainable AI (XAI) è un campo di ricerca il cui scopo è fornire dettagli su come AI / modelli predittivi generano previsioni mediante spiegazioni (rappresentazioni umane comprensibili di un possibile funzionamento interno di un modello complesso), per rendere tali modelli meno opachi e più trasparenti. TrustyAI è un progetto creato da Red Hat che mira ad abbracciare questi algoritmi / tecniche in modo da promuovere la trasparenza in tutti i processi dove l'intelligenza artificiale è coinvolta

A cura di Daniele Zonca:
Daniele Zonca è un Senior Principal Software Engineer in Red Hat e contribuisce a vari progetti open source come TrustyAI, Drools, Kogito, Knative e Camel. Lavora ad alcune dei Cloud Services forniti da Red Hat e precedentemente è stato il tech lead del team di sviluppo Big Data in Unicredit.