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L’intelligenza artificiale spiegabile serve alla cybersecurity: analisti SOC, digital forensics, AI Act, NIS2, NIST AI RMF e ISO/IEC 42001 richiedono di ricostruire il ragionamento degli algoritmi.
Explainable AI e Hybrid AI come risposta all’opacità dei sistemi di intelligenza artificiale: effetti su fiducia, bias, debugging e riproducibilità e ruolo dell’XAI nei modelli generativi.
Intelligenza artificiale, Machine Learning e Deep Learning: apprendimento supervisionato e non, overfitting e underfitting, filter bubbles e privacy come problemi sociali, fino al BIAS nei dataset e alla XAI.
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