TORNA INDIETRO

Algoritmi di Machine Learning #30
Percorso Formativo (Polo Transizione digitale - Fabriano - ANPS05000Q)

L'iscrizione ai percorsi formativi avviene esclusivamente nell'area riservata. Per ricercare con facilità un percorso formativo consigliamo di utilizzare l'ID percorso che si trova in questa scheda di dettaglio.

  • ID percorso

    130990

  • Titolo Percorso

    Algoritmi di Machine Learning #30

  • Tipologia di svolgimento

    Online

  • Data inizio

    29/06/2023

  • Data di conclusione

    12/07/2023

  • Durata (in ore)

    20

  • Numero posti

    30

  • Luogo di svolgimento

  • Descrizione

    Il corso di formazione è stato progettato per fornire ai partecipanti una solida comprensione dei principi fondamentali e delle tecniche pratiche del Machine Learning. Durante il corso, i partecipanti acquisiranno una comprensione approfondita dei principi fondamentali del Machine Learning e impareranno come applicare tali concetti nel contesto dell’insegnamento delle scienze e della matematica. Attraverso lezioni teoriche, esempi pratici e attività di laboratorio, i docenti: - saranno guidati nell’utilizzo di un linguaggio di programmazione per implementare algoritmi di Machine Learning, consentendo loro di creare progetti e attività coinvolgenti per gli studenti; - impareranno anche come preparare i dati, valutare i modelli di Machine Learning e interpretare i risultati in modo da poter fornire agli studenti un feedback accurato e incoraggiante; - avranno l’opportunità di lavorare su progetti pratici specifici per l’ambito scolastico, adattando gli algoritmi di Machine Learning alle discipline curricolari, come l’analisi dei dati sperimentali in fisica o la previsione dei trend matematici. Saranno forniti esempi di attività didattiche che integrano il Machine Learning per stimolare l’interesse degli studenti, sviluppare le competenze di problem solving e promuovere una comprensione più profonda dei concetti scientifici. Alla fine del corso, i docenti saranno in grado di integrare il Machine Learning nei loro programmi di studio, utilizzando uno specifico linguaggio di programmazione e selezionando gli algoritmi appropriati per le esigenze specifiche delle discipline scolastiche.

  • Regioni destinatarie della formazione

    INTERO TERRITORIO NAZIONALE

  • Tipologia scuola

    Scuola secondaria I grado, Scuola secondaria II grado, CPIA (Centri provinciali per l'istruzione degli adulti)

  • Macro argomento

    Transizione digitale

  • Destinatari

    Docenti

  • Area DigCompEdu

    3. Pratiche di insegnamento e apprendimento

  • Livello di ingresso

    B1. Sperimentatore/Intermedio/Conosce e utilizza in modo efficace e responsabile

  • Programma

    Date e orari: - Lezione 1: 29 giugno 2023 dalle 15.30 alle 19.30; - Lezione 2: 3 luglio 2023 dalle 15.30 alle 19.30; - Lezione 3: 6 luglio 2023 dalle 15.30 alle 19.30; - Lezione 4: 10 luglio 2023 dalle 15.30 alle 19.30; - Lezione 5: 12 luglio 2023 dalle 15.30 alle 19.30.

  • Formatore/i

    GIUSEPPE CALLEA

  • Data inizio iscrizioni

    14/06/2023

  • Data fine iscrizioni

    28/06/2023

Per iscriversi ai percorsi formativi è necessario accedere all'area riservata.