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Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning
Percorso Formativo (Polo Transizione digitale - Napoli Caro - NAPS060006)

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  • ID percorso

    208202

  • Titolo Percorso

    Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning

  • Tipologia di svolgimento

    Mooc

  • Data inizio

    28/01/2024

  • Data di conclusione

    30/09/2024

  • Durata (in ore)

    20

  • Numero posti

    10000

  • Descrizione

    Il MOOC rappresenta un viaggio nell'universo dell'I.A. e del Machine Learning, fornisce una panoramica approfondita delle loro applicazioni che vanno dall'assistenza sanitaria alla finanza, dalla mobilità alla robotica. Durante il corso, si acquisirà una solida comprensione dei concetti fondamentali dell'I.A. e del Machine Learning, si imparerà a riconoscere opportunità per l'applicazione di queste tecnologie e si scoprirà come progettare, addestrare e implementare modelli di Machine Learning, inoltre, si esploreranno casi di studio.

  • Regioni destinatarie della formazione

    INTERO TERRITORIO NAZIONALE

  • Tipologia scuola

    Scuola dell'infanzia, Scuola primaria, Scuola secondaria I grado, Scuola secondaria II grado, Personale educativo, ATA, CPIA (Centri provinciali per l'istruzione degli adulti)

  • Macro argomento

    Transizione digitale

  • Destinatari

    Personale amministrativo, Dirigenti scolastici, Direttori dei servizi generali e amministrativi, Docenti, Assistenti tecnici, Collaboratori scolastici, Personale educativo

  • Area DigCompEdu

    1. Coinvolgimento e valorizzazione professionale

    2. Risorse digitali

    6. Favorire lo sviluppo delle competenze digitali degli studenti

  • Livello di ingresso

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

  • Programma

    Modulo 1 - Intelligenza artificiale. Le applicazioni dell'I.A. dalla visione artificiale e il riconoscimento vocale ai veicoli autonomi e alle raccomandazioni personalizzate.
    Modulo 2 - Machine Learning. Il Machine Learning, ramo dell'I.A. che si concentra sullo sviluppo di algoritmi in grado di apprendere modelli e compiere decisioni basate sui dati.
    Modulo 3 - Tecniche Machine Learning. Apprendimento supervisionato; apprendimento non supervisionato; apprendimento semi-supervisionato; apprendimento rinforzato; apprendimento profondo (Deep Learning)
    Modulo 4 - Applicazioni Machine Learning. Riconoscimento vocale e assistenti virtuali; riconoscimento di immagini e visione artificiale. Motori di ricerca e raccomandazioni; automazione industriale e robotica.

  • Formatore/i

    ANTONIO CAMERLENGO

  • Data inizio iscrizioni

    17/01/2024

  • Data fine iscrizioni

    27/01/2024

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