2. Approfondimento dell’AI

Informazioni sul corso

Modulo 1: Machine Learning e Deep Learning

• In questo argomento, gli studenti approfondiranno i concetti di Machine Learning e Deep Learning. Verranno trattati gli algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato, i modelli di regressione e classificazione, e le reti neurali profonde. Gli studenti impareranno a costruire e addestrare modelli di Machine Learning e Deep Learning, comprendendo le tecniche per migliorare le prestazioni e la precisione dei modelli attraverso la selezione delle caratteristiche, l’ottimizzazione e la validazione.

Modulo 2: Applicazioni avanzate dell’AI

• Questa sezione si concentra sulle applicazioni avanzate dell’Intelligenza Artificiale in vari settori. Gli studenti esploreranno come l’AI viene utilizzata in contesti complessi come la visione artificiale, il processamento del linguaggio naturale, i sistemi di raccomandazione e i veicoli autonomi. Verranno presentati esempi concreti e casi di studio che dimostrano l’impatto dell’AI nelle soluzioni innovative e nelle tecnologie emergenti, offrendo agli studenti una visione pratica delle potenzialità avanzate dell’AI.

Modulo 3: Etica e implicazioni dell’AI

• L’ultimo argomento del modulo riguarda le questioni etiche e le implicazioni sociali dell’Intelligenza Artificiale. Gli studenti discuteranno i dilemmi etici associati all’uso dell’AI, come la privacy, la trasparenza, la responsabilità e il bias algoritmico. Verranno esplorate le normative e le linee guida etiche esistenti, così come le best practices per lo sviluppo e l’implementazione responsabile dell’AI. Gli studenti impareranno a valutare l’impatto sociale dell’AI e a considerare le implicazioni etiche nelle loro applicazioni.