Il corso fornisce una panoramica introduttiva della terminologia fondamentale dell’Intelligenza Artificiale (AI), concentrandosi sull’esplorazione dei principi basilari del Machine Learning e delle reti neurali. Partendo dai concetti elementari per garantire una comprensione solida, si prosegue fino ad analizzare i principi di funzionamento del neurone artificiale. Durante il percorso, i partecipanti avranno l’opportunità di creare un semplice neurone artificiale utilizzando strumenti pratici come Microsoft Excel e Scratch. In questo contesto, saranno spiegati gli aspetti matematici strettamente legati ai modelli di apprendimento, come le funzioni di attivazione, la somma ponderata degli input e il processo di ottimizzazione dei pesi attraverso algoritmi specifici. Inoltre, il corso presenterà ai partecipanti come l’intelligenza artificiale può essere utilizzata nell’ambito della didattica di tutte le discipline. Verranno esplorati i campi di applicazione dell’AI in modo generale; successivamente, un’intera lezione sarà dedicata ad illustrare i possibili usi didattici delle nuove AI generative, con un focus specifico su come queste tecnologie possano essere strumenti preziosi sia per gli studenti che per gli insegnanti. Questo modulo si pone come obiettivo quello di descrivere come l’AI possa supportare e migliorare l’esperienza di apprendimento. Infine, il corso affronterà anche gli aspetti etici dell’AI, esaminandone i risvolti positivi e negativi che queste tecnologie possono avere sulla società e, in particolar modo, sull’educazione. Questa lezione aiuterà i partecipanti a comprendere le implicazioni dell’AI e a sviluppare una prospettiva critica sulle sue applicazioni.
| ID percorso | 279162 |
| Titolo Percorso | Dalla teoria alla pratica: introduzione ai fondamenti di Intelligenza Artificiale e alle sue potenzialità educative |
| Tipologia | Online |
| Data inizio | 04/10/2024 |
| Data di conclusione | 22/10/2024 |
| Durata (in ore) | 25 |
| Numero posti | 30 |
| Regioni destinatarie della formazione | INTERO TERRITORIO NAZIONALE |
| Tipologia scuola |
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| Macro argomento | Transizione digitale |
| Destinatari |
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| Area DigCompEdu |
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| Livello di ingresso | A1 – Novizio/Base/Conoscenze e utilizza in modo elementare |
| Programma | Il corso previsto si articolerà in sei lezioni online e in cinque proposte di attività di autoformazione, basate sull’analisi di materiale o sulla realizzazione guidata di semplici applicazioni di AI. Gli argomenti affrontati saranno:
Lez 1: Analisi dei progressi compiuti dall’intelligenza Artificiale (AI) negli ultimi anni, con particolare attenzione al Machine Learning. Introduzione alle diverse tipologie di apprendimento nell’AI, tra cui apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo. Esempi di addestramento di sistemi di machine learning tramite l’utilizzo di applicativi didattici specifici. Lez 2: Il deep learning e relative proposte di applicazioni didattiche. Introduzione al neurone artificiale e analogie con il neurone biologico. Esercitazione guidata di costruzione di applicazioni per mezzo di un software di Machine Learning combinato con Scratch. Lez 3: Impatto dell’AI nella vita quotidiana: analisi di alcune applicazioni e delle conseguenze etiche e sociali. Introduzione alle AI generative e al loro possibile impatto sulla società. Lez 4: Potenziali applicazioni didattiche delle AI generative (testo, immagini e suoni). Proposte concrete su come queste tecnologie possono essere integrate nell’insegnamento per arricchire l’esperienza di apprendimento. Riflessioni sull’utilizzo dell’AI nella didattica, con analisi di aspetti positivi e negativi, per fornire una visione bilanciata e critica del loro impatto sull’educazione. Lez 5: Approfondimento sul funzionamento del neurone artificiale e delle reti neurali. Matematica del neurone: concetti di funzioni di attivazione, somma ponderata degli input, algoritmi di apprendimento e concetto di epoca. Implementazione di un primo neurone artificiale utilizzando Scratch; questo neurone verrà addestrato ad apprendere una funzione logica, offrendo un’esperienza pratica e interattiva per comprendere meglio i meccanismi di base dell’apprendimento automatico. CALENDARIO
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| Relatore 1 | Mirella Cassani (12 ore) |
| Relatore 2 | Milena Sartorisio (13 ore) |
| Data inizio iscrizioni | 09/09/2024 |
| Data fine iscrizioni | 27/09/2024 |
| Scuola Organizzatrice | www.cobianchi.it |