Intelligenza Artificiale e apprendimento automatico - Strumenti didattici per comprendere e manipolare le tecniche dell’intelligenza artificiale - FLG+27
Percorso Formativo (Future Lab - Caserta)

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  • ID percorso

    92035

  • Titolo Percorso

    Intelligenza Artificiale e apprendimento automatico - Strumenti didattici per comprendere e manipolare le tecniche dell’intelligenza artificiale - FLG+27

  • Tipologia di svolgimento

    Online

  • Data inizio

    05/09/2022

  • Data di conclusione

    21/09/2022

  • Durata (in ore)

    25

  • Numero posti

    35

  • Descrizione

    L'Intelligenza Artificiale ha acquisito una posizione centrale nella società e nei sistemi economici a livello mondiale, modificando radicalmente il nostro rapporto con i grandi temi del mondo contemporaneo: la salute, la sicurezza, i sistemi di produzione, i sistemi di trasporto, i sistemi educativi. Il ruolo dell'Intelligenza Artificiale in questi ambiti è centrale, e ,in prospettiva, crescente.
    Tutti questi profondi cambiamenti che continuano e continueranno a trasformare la società e la natura del lavoro richiedono un approccio educativo innovativo.
    Dovremo provare a definire cosa si intenda per Intelligenza Artificiale. Purtroppo non è semplice dare questa definizione, basti pensare che neanche i più grandi esperti di IA sono giunti a una definizione univoca.
    Questo dipende dal fatto che si tratta di un campo in rapida evoluzione, che si esplica in soluzioni molte diverse tra loro ed è reso possibile da altre discipline come l’high permormance computing, dall’informatica e dalla scienza dei dati, oltre a coinvolgere spesso sottocampi complessi come, per citarne alcuni: il machine learning, e il deep learning.
    Poste queste premesse il corso si pone l’obiettivo di potenziare le competenze informatiche consolidando il pensiero logico e le capacità di analisi e astrazione, utili anche per la Matematica, la Fisica e le Scienze naturali, attraverso la gestione di diverse tipologie di dati e l’applicazione di modelli di Machine Learning e Deep Learning, i due rami dell’Intelligenza Artificiale che creano sistemi in grado di apprendere per poi simulare l’intelligenza umana in contesti specifici.
    Si cercherà di portare il discente a conoscere cos'è e cosa tratta l’AI partendo da cenni storici sino ad arrivare alle odierne applicazioni. Proseguendo con un taglio prettamente sperimentale andando a progettare attività laboratoriali basate su strumenti che permettono di applicare concetti e algoritmi del machine learning e del deep learning utilizzando metodologie quali il coding, il tinkering e il problem solving.
    Si svilupperanno moduli didattici interdisciplinari mediante l’utilizzo di strumenti online che si prestano per essere utilizzati negli ultimi anni della scuola primaria sino ad arrivare alla scuola secondaria di II grado. Per ultimo saranno analizzate le questioni etiche legate all’utilizzo di software di AI che consapevolmente o no vengono utilizzati da tutti noi nella vita di ogni giorno.

  • Regioni destinatarie della formazione

    INTERO TERRITORIO NAZIONALE

  • Tipologia scuola

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

  • Macro argomento

    Transizione digitale

  • Destinatari

    Docenti, Personale educativo

  • Area DigCompEdu

    1. Coinvolgimento e valorizzazione professionale

    2. Risorse digitali

    6. Favorire lo sviluppo delle competenze digitali degli studenti

  • Livello di ingresso

    A2. Esploratore/Base/Conosce e ne fa un uso di base

  • Programma

    Il corso permetterà di raggiungere i seguenti traguardi:
    1. Comprendere le basi del funzionamento dell’AI, in particolare della classificazione e del machine learning.
    2. Progettare in DAD o in presenza percorsi didattici utilizzando gli strumenti che permettono agli studenti di sperimentare con i concetti base dell’AI.
    3. Utilizzare il coding e il problem solving come elemento trainante per veicolare i concetti didattici.
    4. Progettare ProjectWork per attività sincrone ed asincrone con il singolo studente o con piccoli gruppi.

    Metodologia e strumenti operativi:
    Ogni incontro sincrono propone alcune attività precedute da un momento di Framework (breve cornice teorica) del formatore con possibilità di porre domande e richieste; l’avvio dell’attività; un momento di feed-back e il lancio dell’etivity da svolgere in modalità asincrona.

    Calendario degli incontri
    1° Incontro 5/09 14.00 - 17.00
    2° Incontro 6/09 14.00 - 17.00
    3° Incontro 8/09 14.00 - 17.00
    4° Incontro 13/09 15.00 - 18.00
    5° Incontro 15/09 15.00 - 18.00
    6° Incontro 19/09 14.30 - 18.30

  • Formatore/i

    MASSIMO PAPA

  • Data inizio iscrizioni

    06/08/2022

  • Data fine iscrizioni

    02/09/2022

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