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Regione Lazio

AI (intelligenza Artificiale) base (Formazione)

Foto Futurimprendoor

Dove:
Porta Futuro Lazio Online

Quando:

  • giovedì 15/02/2024 dalle 09:30 alle 13:30
  • lunedì 19/02/2024 dalle 09:30 alle 13:30
  • mercoledì 21/02/2024 dalle 09:30 alle 13:30

Contenuti
Il corso di Intelligenza Artificiale di livello base fornisce una panoramica approfondita dei concetti fondamentali che costituiscono l'Intelligenza Artificiale. Progettato per coloro che desiderano acquisire una comprensione iniziale di questa disciplina in rapida evoluzione, il corso copre una vasta gamma di argomenti, dalle basi teoriche alle applicazioni pratiche.

Modulo 1: Introduzione all'Intelligenza Artificiale 
Definizione di Intelligenza Artificiale e suoi scopi
Storia e evoluzione dell'Intelligenza Artificiale
Applicazioni comuni dell'IA in vari settori

Modulo 2: Fondamenti dell'Apprendimento Automatico 
Concetti chiave di apprendimento automatico e apprendimento supervisionato
Algoritmi di apprendimento automatico: regressione e classificazione
Valutazione delle prestazioni nei modelli di apprendimento automatico

Modulo 3: Reti Neurali e Deep Learning 
Concetti fondamentali delle reti neurali
Architetture di deep learning: perceptroni multi-strato, reti neurali convoluzionali (CNN) e reti neurali ricorrenti (RNN)
Applicazioni pratiche del deep learning

Modulo 4: Linguaggio Naturale e Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) 
Introduzione al linguaggio naturale e alle sue sfide nell'IA
Concetti di base della NLP
Applicazioni pratiche della NLP: chatbot, traduzione automatica, analisi del sentiment

Modulo 5: Visione Artificiale 
Principi di base della visione artificiale
Tecniche di riconoscimento di immagini e oggetti
Applicazioni pratiche in ambito medico, industriale e automobilistico

Modulo 6: Etica e Impatto Sociale dell'IA 
Questioni etiche legate all'Intelligenza Artificiale
Impatto sociale dell'IA: occupazione, privacy, sicurezza
Linee guida etiche nella progettazione e nell'implementazione dell'IA

Modulo 7: Strumenti e Risorse per l'IA 
Panoramica degli strumenti e delle risorse disponibili per lo sviluppo di progetti di Intelligenza Artificiale
Ambienti di sviluppo, librerie e piattaforme comuni

Laboratorio Pratico 
Applicazione delle conoscenze acquisite attraverso esercitazioni pratiche
Sviluppo di modelli di apprendimento automatico di base
Creazione di un progetto di IA di livello introduttivo

Elenco Materie trattate 
  • Introduzione all'Intelligenza Artificiale 
  • Definizione e scopi dell'Intelligenza Artificiale
  • Storia ed evoluzione dell'IA
  • Applicazioni comuni in vari settori
  • Fondamenti dell'Apprendimento Automatico 
  • Concetti chiave di apprendimento automatico e apprendimento supervisionato
  • Algoritmi di apprendimento automatico: regressione e classificazione
  • Valutazione delle prestazioni nei modelli di apprendimento automatico
  • Reti Neurali e Deep Learning 
  • Concetti fondamentali delle reti neurali
  • Architetture di deep learning: perceptroni multi-strato, reti neurali convoluzionali (CNN) e reti neurali ricorrenti (RNN)
  • Applicazioni pratiche del deep learning
  • Linguaggio Naturale e Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) 
  • Introduzione al linguaggio naturale e alle sfide nell'IA
  • Concetti di base della NLP
  • Applicazioni pratiche della NLP: chatbot, traduzione automatica, analisi del sentiment
  • Visione Artificiale 
  • Principi di base della visione artificiale
  • Tecniche di riconoscimento di immagini e oggetti
  • Applicazioni pratiche in ambito medico, industriale e automobilistico
  • Etica e Impatto Sociale dell'IA 
  • Questioni etiche legate all'Intelligenza Artificiale
  • Impatto sociale dell'IA: occupazione, privacy, sicurezza
  • Linee guida etiche nella progettazione e nell'implementazione dell'IA
  • Strumenti e Risorse per l'IA 
  • Panoramica degli strumenti e delle risorse per lo sviluppo di progetti di IA
  • Ambienti di sviluppo, librerie e piattaforme comuni
  • Laboratorio Pratico 
  • Applicazione pratica delle conoscenze attraverso esercitazioni
  • Sviluppo di modelli di apprendimento automatico di base
  • Creazione di un progetto di IA di livello introduttivo

Risultati attesi: 
Comprensione Fondamentale dell'IA:
Capacità di definire l'Intelligenza Artificiale e comprendere i suoi obiettivi fondamentali.
Conoscenza della storia e dell'evoluzione dell'IA e delle sue applicazioni in vari settori.
Competenza negli Algoritmi di Apprendimento Automatico:
Comprendere i concetti chiave di apprendimento automatico, inclusi il supervisionato e l'insupervisionato.
Capacità di utilizzare algoritmi di regressione e classificazione per problemi di apprendimento automatico.
Conoscenza Avanzata delle Reti Neurali e del Deep Learning:
Comprensione dettagliata delle reti neurali e delle loro applicazioni.
Familiarità con architetture di deep learning come CNN e RNN e capacità di applicarle in scenari pratici.
Competenza nell'Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) e Visione Artificiale:
Comprensione dei concetti fondamentali del linguaggio naturale e delle sfide nell'IA.
Capacità di applicare tecniche di NLP e di riconoscimento di immagini in applicazioni pratiche.
Consapevolezza Etica e Sociale nell'Utilizzo dell'IA:
Riconoscimento delle questioni etiche legate all'IA.
Comprensione dell'impatto sociale dell'IA su occupazione, privacy e sicurezza.
Uso di Strumenti e Risorse per lo Sviluppo di Progetti di IA:
Conoscenza degli strumenti e delle risorse disponibili per lo sviluppo di progetti di Intelligenza Artificiale.
Competenza nell'utilizzo di ambienti di sviluppo, librerie e piattaforme comuni.
Capacità Pratica Attraverso il Laboratorio:
Applicazione delle conoscenze acquisite attraverso esercitazioni pratiche.
Sviluppo di modelli di apprendimento automatico di base e creazione di un progetto di IA introduttivo.

Modalità di valutazione del risultati: 
Quiz interattivi di fine corso a risposte multiple, superato con risposte corrette superiori al 60% del totale.

ATTENZIONE:

Ai fini della certificazione della partecipazione è richiesta la frequenza obbligatoria ad almeno l’80% delle ore previste per l’intero percorso laboratoriale.


Il tutoraggio del webinar è affidato alla sede Porta Futuro Lazio Cassino.
Per informazioni o problemi tecnici contatta la sede ai seguenti recapiti:

Telefono 0776 2994212
Email cassino@portafuturolazio.it


Ti ricordiamo che la sede di Cassino si trova in Via Sant'Angelo - Campus Folcara - 03043 Cassino (FR).
Gli orari di apertura al pubblico sono:
lunedì, mercoledì e venerdì è dalle 09.30 alle 15.30
martedì e giovedì dalle 9.00 alle 18.30

Posti disponibili: 70