diff --git a/.nojekyll b/.nojekyll new file mode 100644 index 0000000..e69de29 diff --git a/3D/00_intro/index.html b/3D/00_intro/index.html new file mode 100644 index 0000000..b8cdca2 --- /dev/null +++ b/3D/00_intro/index.html @@ -0,0 +1,642 @@ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + Introduzione - Corso di formazione per docenti + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
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Introduzione

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Introduzione

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Corso di 8 ore sull'Intelligenza Artificiale

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Struttura del corso:

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1. Introduzione all'Intelligenza Artificiale (2 ore)

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    +
  • Storia dell'IA:
      +
    • Le prime ricerche (Alan Turing, John McCarthy)
      • +
    • L'inverno dell'IA
      • +
    • La rinascita dell'IA con il deep learning
      • +
    +
    • +
  • Cos'è l'IA?
      +
    • Definizione e rami dell'IA
      • +
    • Distinzione tra IA forte e debole
      • +
    +
    • +
  • Applicazioni dell'IA:
      +
    • Esempi concreti in diversi settori (sanità, finanza, industria, etc.)
      • +
    +
    • +
  • Impatto dell'IA sulla società:
      +
    • Benefici e rischi etici
      • +
    +
    • +
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2. Fondamenti di Machine Learning (2 ore)

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    +
  • Tipi di apprendimento:
      +
    • Apprendimento supervisionato
      • +
    • Apprendimento non supervisionato
      • +
    • Apprendimento per rinforzo
      • +
    +
    • +
  • Algoritmi di machine learning:
      +
    • Regressione lineare
      • +
    • K-Nearest Neighbors (KNN)
      • +
    • Decision Tree
      • +
    • Support Vector Machine (SVM)
      • +
    +
    • +
  • Introduzione al Deep Learning:
      +
    • Reti neurali artificiali
      • +
    • Convoluzioni e pooling
      • +
    • Recurrent Neural Networks (RNN)
      • +
    +
    • +
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3. Natural Language Processing (2 ore)

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    +
  • Introduzione al NLP:
      +
    • Cos'è il NLP e le sue sfide
      • +
    • Tokenizzazione e lemmattizzazione
      • +
    +
    • +
  • Analisi del sentiment:
      +
    • Riconoscimento delle emozioni nel testo
      • +
    +
    • +
  • Machine Translation:
      +
    • Traduzione automatica di testi
      • +
    +
    • +
  • Chatbots e AI conversazionale:
      +
    • Funzionamento e applicazioni
      • +
    +
    • +
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4. Visione artificiale (2 ore)

+
    +
  • Introduzione alla visione artificiale:
      +
    • Come le macchine "vedono" il mondo
      • +
    +
    • +
  • Riconoscimento di immagini:
      +
    • Classificazione di oggetti e scene
      • +
    +
    • +
  • Deep learning per la visione artificiale:
      +
    • Reti neurali convoluzionali (CNN)
      • +
    +
    • +
  • Esempi di applicazioni:
      +
    • Riconoscimento facciale, auto a guida autonoma
      • +
    +
    • +
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Fonti e informazioni:

+

Corsi online:

+ +

Libri:

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    +
  • Stuart Russell & Peter Norvig - Artificial Intelligence: A Modern Approach
    • +
  • Yann LeCun, Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton - Deep Learning
    • +
  • Melanie Mitchell - Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans
    • +
+

Articoli e blog:

+ +

Organizzazioni:

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    +
  • Associazione Italiana per l'Intelligenza Artificiale: [URL non valido rimosso]
    • +
  • European Association for Artificial Intelligence: https://www.eai.eu/
    • +
+

Inoltre:

+ +

Esempi di intelligenze artificiali e loro applicazioni (300 ore)

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    +
  • Riconoscimento del linguaggio: Assistenti vocali (Siri, Alexa), traduzione automatica, chatbot.
    • +
  • Visione artificiale: Riconoscimento facciale, auto a guida autonoma, analisi di immagini e video.
    • +
  • Natural Language Processing: Analisi del sentiment, machine translation, chatbot.
    • +
  • Robotica: Bracci robotici, robot collaborativi, droni.
    • +
  • IA nella didattica: Tutoraggio personalizzato, creazione di contenuti didattici, valutazione automatica.
    • +
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Focus su applicazioni per la scuola (200 ore)

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risorse online e strumenti educativi che possono essere utilizzati per integrare l'Intelligenza Artificiale nelle lezioni:

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    +
  1. +

    Google Teachable Machine: Questo strumento permette agli studenti di creare modelli di machine learning senza necessità di conoscenze approfondite di programmazione. Possono addestrare modelli per riconoscere immagini, suoni o gesti, aprendo le porte a progetti creativi e interattivi.

    +
    2. +
  2. +

    TensorFlow.js: Una libreria JavaScript open-source per addestrare e utilizzare modelli di machine learning direttamente nel browser. Gli insegnanti possono utilizzare questa risorsa per sviluppare attività interattive che coinvolgono l'IA senza richiedere l'installazione di software aggiuntivo.

    +
    3. +
  3. +

    IBM Watson Studio: Questa piattaforma offre strumenti per lo sviluppo di progetti di intelligenza artificiale, inclusi strumenti di analisi dei dati, di machine learning e di analisi predittiva. Gli insegnanti possono utilizzare Watson Studio per condurre esperimenti e sviluppare progetti IA avanzati con i propri studenti.

    +
    4. +
  4. +

    Kaggle: Una piattaforma online che ospita competizioni di data science e offre set di dati gratuiti, kernel di codice e risorse didattiche. Gli insegnanti possono utilizzare Kaggle per proporre sfide AI stimolanti agli studenti e incoraggiarli a sviluppare le proprie competenze di machine learning.

    +
    5. +
  5. +

    Cozmo and Vector by Anki: Questi robot programmabili sono dotati di intelligenza artificiale e offrono un modo divertente per gli studenti di esplorare i concetti fondamentali dell'IA attraverso l'interazione fisica e pratica.

    +
    6. +
  6. +

    Codemotion Kids: Una piattaforma educativa che offre corsi online su programmazione, robotica e intelligenza artificiale per bambini e adolescenti. Gli insegnanti possono trovare risorse e attività adatte alle diverse fasce d'età e livelli di competenza.

    +
    7. +
  7. +

    Coursera e Udacity: Piattaforme di formazione online che offrono corsi gratuiti e a pagamento su una vasta gamma di argomenti legati all'IA, inclusi i fondamenti della machine learning, l'apprendimento profondo e l'etica dell'IA. Gli insegnanti possono incorporare materiali didattici da queste piattaforme nei loro corsi per arricchire l'apprendimento degli studenti.

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    8. +
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Introduzione

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Corso di formazione per docenti

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Struttura del corso:

1. Introduzione all'Intelligenza Artificiale (2 ore)

  • Storia dell'IA:
    • Le prime ricerche (Alan Turing, John McCarthy)
    • L'inverno dell'IA
    • La rinascita dell'IA con il deep learning
  • Cos'\u00e8 l'IA?
    • Definizione e rami dell'IA
    • Distinzione tra IA forte e debole
  • Applicazioni dell'IA:
    • Esempi concreti in diversi settori (sanit\u00e0, finanza, industria, etc.)
  • Impatto dell'IA sulla societ\u00e0:
    • Benefici e rischi etici

2. Fondamenti di Machine Learning (2 ore)

  • Tipi di apprendimento:
    • Apprendimento supervisionato
    • Apprendimento non supervisionato
    • Apprendimento per rinforzo
  • Algoritmi di machine learning:
    • Regressione lineare
    • K-Nearest Neighbors (KNN)
    • Decision Tree
    • Support Vector Machine (SVM)
  • Introduzione al Deep Learning:
    • Reti neurali artificiali
    • Convoluzioni e pooling
    • Recurrent Neural Networks (RNN)

3. Natural Language Processing (2 ore)

  • Introduzione al NLP:
    • Cos'\u00e8 il NLP e le sue sfide
    • Tokenizzazione e lemmattizzazione
  • Analisi del sentiment:
    • Riconoscimento delle emozioni nel testo
  • Machine Translation:
    • Traduzione automatica di testi
  • Chatbots e AI conversazionale:
    • Funzionamento e applicazioni

4. Visione artificiale (2 ore)

  • Introduzione alla visione artificiale:
    • Come le macchine \"vedono\" il mondo
  • Riconoscimento di immagini:
    • Classificazione di oggetti e scene
  • Deep learning per la visione artificiale:
    • Reti neurali convoluzionali (CNN)
  • Esempi di applicazioni:
    • Riconoscimento facciale, auto a guida autonoma

Fonti e informazioni:

Corsi online:

  • Elements of AI: https://www.elementsofai.it/
  • Corso online di Intelligenza Artificiale e Machine Learning: [URL non valido rimosso]
  • I migliori corsi di Intelligenza artificiale online: https://www.udemy.com/it/topic/artificial-intelligence/

Libri:

  • Stuart Russell & Peter Norvig - Artificial Intelligence: A Modern Approach
  • Yann LeCun, Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton - Deep Learning
  • Melanie Mitchell - Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans

Articoli e blog:

  • MIT Technology Review: https://www.technologyreview.com/
  • AI Today: [URL non valido rimosso]
  • The Gradient: https://thegradient.pub/

Organizzazioni:

  • Associazione Italiana per l'Intelligenza Artificiale: [URL non valido rimosso]
  • European Association for Artificial Intelligence: https://www.eai.eu/

Inoltre:

  • Canale YouTube \"Deeplearning.ai\": [URL non valido rimosso]
  • Sito web \"Papers with Code\": https://paperswithcode.com/

Esempi di intelligenze artificiali e loro applicazioni (300 ore)

  • Riconoscimento del linguaggio: Assistenti vocali (Siri, Alexa), traduzione automatica, chatbot.
  • Visione artificiale: Riconoscimento facciale, auto a guida autonoma, analisi di immagini e video.
  • Natural Language Processing: Analisi del sentiment, machine translation, chatbot.
  • Robotica: Bracci robotici, robot collaborativi, droni.
  • IA nella didattica: Tutoraggio personalizzato, creazione di contenuti didattici, valutazione automatica.

Focus su applicazioni per la scuola (200 ore)

  • Italiano:
    • Correttori automatici di grammatica e ortografia
    • Strumenti di analisi del testo per la comprensione e la produzione
    • Generatori di testi per la scrittura creativa
    • Tutoraggio personalizzato per la grammatica e la letteratura

  • Storia:

    • Ricerca e analisi di documenti storici
    • Creazione di mappe interattive e visualizzazioni di dati storici
    • Simulazioni di eventi storici
    • Tutoraggio personalizzato per la storia e la geografia

  • Piattaforme di e-learning: (anche no...)

    • Google Classroom: https://classroom.google.com/
    • Moodle: https://moodle.org/
  • Strumenti di intelligenza artificiale per la didattica:
    • Kahoot!: https://kahoot.com/
    • Quizizz: https://quizizz.com/
    • PanQuiz: https://www.panquiz.com/
    • QuestionWell: https://www.questionwell.org/
    • Google Earth: https://earth.google.com/
    • Khan Academy: https://it.khanacademy.org/

risorse online e strumenti educativi che possono essere utilizzati per integrare l'Intelligenza Artificiale nelle lezioni:

  1. Google Teachable Machine: Questo strumento permette agli studenti di creare modelli di machine learning senza necessit\u00e0 di conoscenze approfondite di programmazione. Possono addestrare modelli per riconoscere immagini, suoni o gesti, aprendo le porte a progetti creativi e interattivi.

  2. TensorFlow.js: Una libreria JavaScript open-source per addestrare e utilizzare modelli di machine learning direttamente nel browser. Gli insegnanti possono utilizzare questa risorsa per sviluppare attivit\u00e0 interattive che coinvolgono l'IA senza richiedere l'installazione di software aggiuntivo.

  3. IBM Watson Studio: Questa piattaforma offre strumenti per lo sviluppo di progetti di intelligenza artificiale, inclusi strumenti di analisi dei dati, di machine learning e di analisi predittiva. Gli insegnanti possono utilizzare Watson Studio per condurre esperimenti e sviluppare progetti IA avanzati con i propri studenti.

  4. Kaggle: Una piattaforma online che ospita competizioni di data science e offre set di dati gratuiti, kernel di codice e risorse didattiche. Gli insegnanti possono utilizzare Kaggle per proporre sfide AI stimolanti agli studenti e incoraggiarli a sviluppare le proprie competenze di machine learning.

  5. Cozmo and Vector by Anki: Questi robot programmabili sono dotati di intelligenza artificiale e offrono un modo divertente per gli studenti di esplorare i concetti fondamentali dell'IA attraverso l'interazione fisica e pratica.

  6. Codemotion Kids: Una piattaforma educativa che offre corsi online su programmazione, robotica e intelligenza artificiale per bambini e adolescenti. Gli insegnanti possono trovare risorse e attivit\u00e0 adatte alle diverse fasce d'et\u00e0 e livelli di competenza.

  7. Coursera e Udacity: Piattaforme di formazione online che offrono corsi gratuiti e a pagamento su una vasta gamma di argomenti legati all'IA, inclusi i fondamenti della machine learning, l'apprendimento profondo e l'etica dell'IA. Gli insegnanti possono incorporare materiali didattici da queste piattaforme nei loro corsi per arricchire l'apprendimento degli studenti.

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