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Corsi di Intelligenza Artificiale

IA nella didattica

Corso

11 ore 2 minuti

39 Lezioni

Attestato di completamento

Completando questo corso riceverai il nostro attestato ufficiale!

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.

Tenuto da

Emanuela Girardi

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.

Lezioni

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

IA nella didattica