Intelligenza Artificiale Online 6 Edizioni

Sessione 1: Cos’è l’Intelligenza Artificiale?

Definizione di Intelligenza Artificiale e la sua Importanza

L’intelligenza artificiale (AI) è la simulazione di processi di intelligenza umana da parte di macchine, particolarmente sistemi informatici. Questi processi includono l’apprendimento, il ragionamento e l’autocorrezione. L’AI è importante perché sta rivoluzionando ogni settore, dall’assistenza sanitaria all’automazione dei processi aziendali.

Storia dell’Intelligenza Artificiale: dai primi concetti alla moderna AI

L’AI ha origini che risalgono agli anni ’50 con pionieri come Alan Turing. Con il passare dei decenni, i progressi tecnologici hanno trasformato l’AI da una teoria astratta a una realtà quotidiana.

Applicazioni dell’Intelligenza Artificiale

L’AI è utilizzata in numerosi settori:

• Medicina: diagnosi automatizzate, analisi predittive.
• Finanza: trading algoritmico, analisi dei rischi.
• Trasporti: auto a guida autonoma, ottimizzazione del traffico.

Tipi di Intelligenza Artificiale

L’AI può essere suddivisa in:

• AI debole: progettata per compiti specifici.
• AI forte: simula la cognizione umana generale.

Machine Learning e Deep Learning sono approcci cruciali nell’ambito dell’AI, in cui i sistemi imparano autonomamente dai dati.

Domande e Risposte

Sessione interattiva con risposte alle domande degli studenti.

Sessione 2: Fondamenti del Machine Learning

Introduzione al Machine Learning

Il Machine Learning (ML) è un sottocampo dell’AI che consente ai computer di apprendere dai dati senza essere esplicitamente programmati.

Supervised Learning vs Unsupervised Learning

• Supervised Learning: i dati sono etichettati, e l’algoritmo impara a fare previsioni.
• Unsupervised Learning: l’algoritmo trova pattern nei dati senza etichette.

Algoritmi di Machine Learning

I principali algoritmi includono:

• Regressione: per predire valori numerici.
• Classificazione: per assegnare categorie.
• Clustering: per raggruppare dati simili.

Casi d’Uso

Dimostrazione pratica di come il Machine Learning può essere applicato in contesti reali.

Domande e Risposte

Interazione diretta con i partecipanti.

Sessione 3: Impatto Sociale e Etico dell’Intelligenza Artificiale

Etica nell’Intelligenza Artificiale

L’AI solleva importanti questioni etiche riguardanti la responsabilità, la trasparenza e l’equità.

Privacy e Sicurezza

I rischi per la privacy sono concreti, ma strategie come la protezione dei dati e la sicurezza informatica possono ridurre questi rischi.

Impatto Sociale

L’AI sta influenzando il mondo del lavoro, con la creazione di nuove professioni ma anche la sostituzione di compiti ripetitivi da parte delle macchine. Gli impatti economici e sociali sono vasti.

Conclusioni e Prospettive Future

L’educazione sull’AI è fondamentale per affrontare le sfide future. Le opportunità offerte dall’AI continueranno a espandersi e a modellare il nostro futuro.

Domande e Risposte

Momento finale per rispondere alle domande degli studenti.

Dr. Giacomo Barigazzi

Cofondatore di AXYON AI

Responsabile dello Sviluppo