ICDL Artificial Intelligence

Durata e Modalità di erogazione: 20 ore, erogabili sia in presenza che online

Descrizione del corso:

L’Intelligenza Artificiale, ad oggi, è tra le aree di maggiore sviluppo della tecnologia. Pertanto, è di fondamentale importanza acquisire una comprensione dei concetti chiave e delle potenzialità dell’intelligenza artificiale, ampliando le proprie conoscenze e competenze.  Obiettivi del corso sono: comprendere il potenziale dell’intelligenza artificiale e attuare metodi e strumenti per un suo corretto ed efficace utilizzo; esplorare i principi della tecnologia alla base dell’AI; acquisire una comprensione dei concetti chiave e delle potenzialità dell’intelligenza artificiale; acquisire le competenze utili per definire l’Intelligenza Artificiale e riconoscere le fasi e le tappe del suo sviluppo; acquisire le conoscenze utili per comprendere come funziona l’AI;  acquisire le competenze utili per definire i termini apprendimento automatico (machine learning), rete neurale (neural network) e apprendimento profondo (deep learning) e le caratteristiche distintive di ciascuno; acquisire le competenze necessarie per identificare la necessità dell’AI e riconoscere esempi di come l’IA supporta l’estrazione di dati, l’elaborazione del linguaggio naturale e il processo decisionale; acquisire le competenze utili per riconoscere i limiti, le linee guida etiche, l’impatto sociale ed economico, nonché le potenzialità e le implicazioni dell’AI; acquisire le competenze utili per utilizzare le tecniche fondamentali di prompt engineering per tutti i modelli di intelligenza artificiale generativa. La frequenza del percorso fornirà agli allievi le basi per sostenere il test teorico e pratico per il modulo ICDL Artificial Intelligence e ottenere la certificazione “ICDL Artificial Intelligence” rilasciata da AICA.

Principali contenuti:

Contenuti e progressione delle attività:

  • Cos’è l’intelligenza artificiale?
    • Cos’è l’intelligenza artificiale.
    • Le tre fasi dell’intelligenza artificiale: ristretta (o debole), generale (forte, profonda), super (consapevole).
    • Le tappe fondamentali nello sviluppo dell’intelligenza artificiale.
    • Casi di studio.
  • Come funziona l’IA?
    • I principi chiave alla base dell’intelligenza artificiale: algoritmi, complessità, euristiche.
    • Apprendimento automatico (machine learning) e sue caratteristiche principali.
    • Rete neurale e sue caratteristiche principali.
    • Apprendimento profondo (deep learning) e sue caratteristiche principali.
    • Casi di studio.
  • Esempi comuni di IA
    • La presenza dell’intelligenza artificiale nelle organizzazioni e nella società.
    • Esempi comuni di come l’intelligenza artificiale supporta l’estrazione e organizzazione dei dati (data mining).
    • Esempi comuni di come l’intelligenza artificiale supporta il riconoscimento di immagini.
    • Esempi comuni di come l’intelligenza artificiale supporta l’elaborazione del linguaggio naturale.
    • Esempi comuni di come l’intelligenza artificiale supporta i processi decisionali.
    • Casi di studio.
  • Adozione dell’IA: sfide e potenzialità
    • I limiti dell’intelligenza artificiale.
    • Le linee guida etiche che dovrebbero guidare il funzionamento dell’intelligenza artificiale: chiarezza e desiderabilità dello scopo, trasparenza, competenza nelle operazioni.
    • L’impatto sociale ed economico dell’intelligenza artificiale. Il potenziale e le implicazioni dell’intelligenza artificiale per diversi settori: sanità, giustizia, giornalismo, finanza, impresa.
    • Le implicazioni dell’adozione dell’intelligenza artificiale in un determinato scenario.
    • Casi di studio.
  • Prompt Enginering
    • Che cosa è un prompt e a cosa serve.
    • Tipi di prompt esistenti.
    • Creare un prompt zero shot.
    • Il ruolo dell’intelligenza artificiale e il suo impatto sull’output.
    • Il contesto del prompt.
    • Come il contesto può cambiare l’impatto del prompt sulla risposta.
    • Il formato e il tono dell’output. Come modificare il formato e il linguaggio dell’output.
    • Prompt few-shots.
    • Prompt a feedback.
    • Prompt a template.
    • I prompt per i modelli text-to-image.

Destinatari:

Il corso si rivolge a tutti coloro che vogliano scoprire di più sul tema trattato; possibili  partecipanti potrebbero essere professionisti non tecnici che desiderano acquisire abilità per comprendere meglio l’Intelligenza Artificiale, cittadini interessati ad esplorare i principi base di questa tecnologia emergente, studenti che desiderano aggiungere conoscenze tecniche generali ai loro studi.

Attestazione in esito

Certificazione Informatica ICDL   AI.

 

Costo del corso

€ 400

Altri corsi

Full Stack Developer

Durata e Modalità di erogazione: 425 ore, di cui: 148 ore aula, 127 ore FAD, 150 ore tirocinio curriculare.

Docker Base

Durata e Modalità di erogazione: 20 ore, erogabili sia in presenza che online

AI Full Stack Developer

Durata e Modalità di erogazione: 160 ore di formazione erogata sia in presenza che interamente online

Condividi su facebook
Condividi su whatsapp
Condividi su linkedin

Richiedi informazioni

Acconsento al trattamento dei dati personali, leggi l'informativa sulla Privacy Policy