Corso di formazione: Data Ethics e Fairness in Machine Learning
Introduzione al corso
Il corso si articola in due moduli.
Nel primo modulo (2 ore) viene fornita un’introduzione ai concetti di Data Ethics e ai principi della General Data Protection Regulation (GDPR) nell’ambito dell’analisi dei dati in azienda, evidenziando l’importanza e la rilevanza di questi aspetti per la Business Analytics. Vengono identificati i principi chiave della GDPR che ogni analista dei dati dovrebbe conoscere, e viene proposto un approccio concreto per incorporare questi principi in ciascuna fase di un processo di analisi dei dati. Si discute infine di come un processo di analisi potrebbe andare oltre ‘regole codificate’, considerando una più ampia prospettiva etica nell’utilizzo dei dati, nel loro processamento, nella presentazione e discussione dei risultati.
Nel secondo modulo (2 ore) si esplora il paradosso dell’etica nell’intelligenza artificiale. Un algoritmo può essere razzista, sessista o discriminatorio? Può un computer essere davvero imparziale?
Se da un lato l’automazione dei processi decisionali promette di eliminare i pregiudizi umani e di garantire obiettività, dall’altro l’etica dell’intelligenza artificiale presenta un paradosso insidioso. Gli algoritmi, infatti, non sono entità separate dalla società che li crea. Rispecchiano, spesso inconsapevolmente, le distorsioni e i pregiudizi presenti nei dati su cui vengono stimati. Il modulo “Fairness e Bias nel Machine Learning” propone una panoramica su questo tema complesso, fornendo una comprensione sul concetto di distorsione negli algoritmi, delle sue cause e dei suoi effetti, proponendo soluzioni concrete per mitigare questo problema.
I docenti del corso sono Mariangela Guidolin, docente di Statistica Aziendale nei corsi di Laurea Magistrale di Scienze Statistiche e Data Science, Unipd, ed Emanuele Aliverti, docente di Analisi dei dati e metodi statistici per dati funzionali nel corso di Laurea in Scienze Statistiche, Unipd.
Il corso è aperto a tutti coloro che sono interessati all’argomento, si attiverà al raggiungimento di 5 partecipanti e prevede un costo promozionale di 250 euro.
Per info scrivere a far@stat.unipd.it
Se sei interessato a partecipare al corso compila il modulo.