Corsi di Intelligenza Artificiale
Corso
11 ore 2 minuti
39 Lezioni
L’epoca su cui ci stiamo affacciando promette una rivoluzione all’orizzonte in cui l’educazione potrà essere personalizzata e cucita sulle necessità e i bisogni di ogni studente. In questo nuovo contesto i docenti dovranno essere al contempo guide e sperimentatori, cercando da un lato di insegnare i modi più opportuni di usare questa tecnologia e dall’altro di individuare nuove modalità per usarla nella didattica.
Davanti a così tante possibilità non è semplice orientarsi e individuare gli approcci più efficaci e corretti, per questo il percorso ha l'obiettivo di fornire alcuni spunti pratici.Strumenti come ChatGPT sono utilissimi per affrontare la sindrome del foglio bianco e trovare spunti per iniziare a impostare una lezione o un compito.
Oppure, fornendo all’IA i compiti degli studenti è invece possibile chiedere di svolgere un’analisi del testo, permettendo ai docenti di dedicare maggior tempo alla correzione della struttura del testo e dei contenuti.È importante quindi conoscere le opportunità e le minacce che questo cambio di paradigma ci pone davanti, così come conoscere i principali strumenti di intelligenza artificiale in gioco.
Comprenderli, usarli con sapienza e cognizione permetterà agli studenti di essere cittadini nella società post-IA.
Fondatrice di POP AI
Emanuela Girardi è fondatrice di Pop AI, un’associazione che ha la missione di spiegare cos’è l’AI e di promuovere lo sviluppo di competenze digitali dei cittadini e delle imprese. Emanuela è membro delle principali organizzazioni europee sull’intelligenza artificiale: CLAIRE, AI*IA ed European AI Alliance e fa parte del Gruppo di Esperti di Intelligenza Artificiale del MiSE che sta elaborando la strategia nazionale italiana per l’AI.
1
Cos’è davvero l’Intelligenza Artificiale: introduzione
16:00
2
Cos’è davvero l’IA
11:00
3
Il meccanismo di apprendimento
09:00
4
Il machine learning
11:00
5
Come utilizzare una rete neurale
15:00
6
Programmare un sistema di machine learning
07:00
7
Il perfezionamento dei sistemi statistici
10:00
8
Le criticità tecniche della tecnologia
08:00
9
Intelligenza artificiale: a cosa serve e che effetti avrà
09:00
10
Le macchine divengono probabilistiche
12:00
11
La rilevanza del machine learning oggi
07:00
