Explainable Artificial Intelligence

Anno accademico 2026/2027
Docente Fosca Giannotti

Didattica integrativa

Roberto Pellungrini

Modalità d'esame

Relazione di seminario

Programma insegnamento

1)    Modulo 1 (10 ore): Corso intensivo sull’XAI. 

a.   Motivazioni alla base dell’XAI: 

  i.  Perché la spiegazione e che cos’è una spiegazione 

  ii.  La tassonomia dei metodi XAI per l’apprendimento automatico

b.  Panoramica sui metodi di spiegazione post hoc 

c.   Panoramica sui metodi trasparenti fin dalla progettazione


2)  Modulo 2 (10 ore): Concetti avanzati 

a.   Spiegazioni controfattuali

b.  Spiegazione “by design” – argomentazione e grafo di conoscenza

c.   Spiegazione “by design” e Global Explainer: sull’integrazione di approcci simbolici e sub-simbolici 

d.  XAI interattiva – le nuove sfide di ricerca nell’XAI

e.   Seminari degli studenti


3)  Modulo 3 (10 ore): Esercitazioni pratiche: sui metodi XAI. (A cura di Roberto Pellungrini)

a.   Agli studenti verrà presentata la libreria Python dei metodi XAI-Lib per i dati tabulari (4 ore)  

b.  Agli studenti verrà presentata la libreria Python dei metodi XAI per i dati immagine (4 ore)

c.   Agli studenti verrà presentato un metodo di spiegazione globale (2 ore)