Descrizione
A chi si rivolge?
Tutti gli utilizzatori e fornitori di sistemi di intelligenza artificiale.
Obiettivi e Finalità
Il corso di Fondamenti di Intelligenza Artificiale offre una panoramica introduttiva sulle tecnologie, sui principi e sugli ambiti applicativi che caratterizzano lo sviluppo e l’utilizzo
dei sistemi intelligenti. L’obiettivo è fornire le basi concettuali per comprendere come funzionano le principali tecniche di IA, quali dati e modelli vengono utilizzati e in che modo queste soluzioni vengono integrate nei processi organizzativi, nei servizi digitali e nelle attività professionali. Nel corso verranno analizzati i principali approcci tecnologici, gli strumenti più diffusi per lo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale e le implicazioni che tali tecnologie producono in termini di innovazione, trasformazione del lavoro e governance dei sistemi digitali. Particolare attenzione sarà dedicata anche agli aspetti etici, normativi e organizzativi che accompagnano la diffusione dell’IA nei contesti pubblici e privati, al fine di sviluppare una comprensione critica e consapevole delle opportunità e dei rischi associati a queste tecnologie emergenti.
Durata e modalità
Il corso ha una durata di 4 ore ed è erogabile in modalità e-learning. Piattaforma gestionale per la formazione e-learning con tecnologia L.M.S. (Learning Management System), in grado di monitorare e di certificare lo svolgimento, la tracciabilità e il completamento delle attività didattiche di ciascun utente.
Normativa di riferimento
Regolamento (UE) 2024/1689, Legge 132/25.
Valutazione
Le verifiche di apprendimento, intermedie e finale, sono incluse nel corso on line e consistono in test con domande a risposta multipla.
Attestato Formativo Rilasciato
L’attestato verrà rilasciato in formato digitale alla fine del percorso didattico.
Programma del corso
Modulo Unico
• Introduzione all’intelligenza artificiale e quadro generale della trasformazione digitale
• Evoluzione storica dell’intelligenza artificiale e principali paradigmi tecnologici
• Concetti fondamentali dell’IA: machine learning, deep learning e dati
• Tipologie di apprendimento automatico e principi di funzionamento dei modelli
• Dati, dataset e qualità dell’informazione nei sistemi di IA
• Ciclo di vita di un sistema di intelligenza artificiale: raccolta dati, addestramento e valutazione
• Metriche e criteri di valutazione delle prestazioni dei modelli
• Tecnologie e ambiti applicativi dell’IA: Natural Language Processing e Computer Vision
• Sistemi intelligenti e applicazioni avanzate: riconoscimento immagini, sistemi di raccomandazione e analisi automatica dei dati
• Strumenti e framework per lo sviluppo di soluzioni di IA
• Ecosistema tecnologico dell’IA: librerie, piattaforme e ambienti di sviluppo come TensorFlow, PyTorch e scikit-learn
• Progettazione e implementazione di sistemi di IA: dall’idea al deployment
• Applicazioni dell’IA nei servizi digitali e nei processi organizzativi
• Casi d’uso dell’intelligenza artificiale nella Scuola
• Impatto dell’IA sul lavoro, sulle competenze e sull’organizzazione
• Rischi, limiti tecnici e sfide etiche dell’intelligenza artificiale
• Governance, regolazione e principi di utilizzo responsabile dell’IA
• Scenari futuri dell’intelligenza artificiale e trasformazione dei sistemi socioeconomici
