Fondamenti di intelligenza artificiale

Modulo 1: Fondamenti di intelligenza artificiale Il percorso inizia con la spiegazione dei principi di base che caratterizzano l’intelligenza artificiale e il suo sviluppo storico. Si analizzano le principali aree di applicazione e le potenzialità che questa disciplina offre in diversi settori. Modulo 2: Definizioni e concetti chiave Si approfondiscono i concetti fondamentali che distinguono l’intelligenza artificiale da altre tecnologie informatiche. Il modulo chiarisce terminologia, categorie e differenze tra sistemi deboli e forti di AI. Modulo 3: Breve storia dell’intelligenza artificiale Viene ripercorsa l’evoluzione della disciplina, dai primi algoritmi matematici fino agli attuali sistemi di deep learning. Si evidenziano i momenti di svolta e le innovazioni che hanno reso possibile l’AI moderna. Modulo 4: Logica e ragionamento automatico Si studiano i principi logici che permettono ai sistemi di simulare processi di ragionamento umano. Il modulo esplora come le macchine riescano a dedurre, inferire e prendere decisioni basate su regole. Modulo 5: Algoritmi di apprendimento automatico Si analizzano le tecniche che consentono ai sistemi di imparare dai dati senza una programmazione esplicita. Il modulo introduce supervised learning, unsupervised learning e reinforcement learning. Modulo 6: Reti neurali artificiali Si esplora il funzionamento delle reti neurali e il loro ruolo nel riconoscimento di schemi complessi. Il modulo illustra come queste architetture siano ispirate al cervello umano e vengano applicate in vari contesti. Modulo 7: Deep learning e applicazioni avanzate Si approfondiscono le reti neurali profonde e il loro utilizzo in ambiti come visione artificiale e linguaggio naturale. Il modulo evidenzia vantaggi, limiti e requisiti tecnologici del deep learning. Modulo 8: Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) Si studiano tecniche che permettono ai sistemi di comprendere e generare linguaggio umano. Il modulo include esempi di chatbot, traduzione automatica e analisi del sentiment. Modulo 9: Visione artificiale Si esplorano i sistemi di computer vision capaci di riconoscere oggetti, volti e ambienti. Il modulo analizza applicazioni in ambito medico, industriale e di sicurezza. Modulo 10: Intelligenza artificiale simbolica Si approfondisce l’approccio basato su regole e rappresentazioni esplicite della conoscenza. Il modulo mostra come la logica simbolica sia stata alla base dei primi sistemi esperti. Modulo 11: Machine learning applicato ai dati aziendali Si analizza come l’AI possa supportare decisioni strategiche attraverso l’analisi di grandi quantità di dati. Il modulo illustra esempi pratici in marketing, finanza e gestione delle risorse. Modulo 12: Sistemi esperti e automazione delle decisioni Si esplorano strumenti progettati per replicare le competenze umane in settori specifici. Il modulo evidenzia punti di forza e criticità di tali sistemi nelle organizzazioni. Modulo 13: Intelligenza artificiale e robotica Si studia l’integrazione dell’AI nei sistemi robotici per migliorare autonomia e interazione con l’ambiente. Il modulo presenta applicazioni nei trasporti, nella logistica e nella medicina. Modulo 14: Algoritmi di classificazione e regressione Si approfondiscono tecniche di modellazione per predire valori numerici o assegnare categorie. Il modulo evidenzia come queste metodologie vengano utilizzate in previsioni economiche e scientifiche. Modulo 15: Clustering e riduzione della dimensionalità Si studiano metodi per raggruppare dati simili e semplificare set informativi complessi. Il modulo spiega applicazioni pratiche in segmentazione clienti e analisi di mercato. Modulo 16: Reti neurali convoluzionali (CNN) Si analizza il ruolo delle CNN nell’elaborazione di immagini e video. Il modulo illustra come queste architetture siano fondamentali in riconoscimento facciale e diagnostica medica. Modulo 17: Reti neurali ricorrenti (RNN) Si studiano modelli progettati per gestire dati sequenziali come testo o serie temporali. Il modulo mostra applicazioni in previsioni finanziarie e generazione di linguaggio. Modulo 18: Reinforcement learning e sistemi adattivi Si approfondisce l’apprendimento basato su ricompense e penalità. Il modulo illustra come i sistemi possano adattarsi in ambienti dinamici attraverso interazioni continue. Modulo 19: Applicazioni dell’AI in medicina Si analizzano casi concreti di utilizzo per diagnosi, monitoraggio e ricerca medica. Il modulo evidenzia i vantaggi dell’AI nell’elaborazione di dati clinici complessi. Modulo 20: Applicazioni dell’AI nell’industria Si esplora l’impatto dell’intelligenza artificiale sulla produzione e sull’automazione industriale. Il modulo include esempi in manutenzione predittiva e controllo qualità. Modulo 21: AI nei servizi finanziari Si studia come banche e assicurazioni utilizzino l’AI per analisi di rischio e antifrode. Il modulo analizza l’efficienza dei sistemi predittivi nel settore economico. Modulo 22: Intelligenza artificiale e marketing digitale Si esplorano strumenti di AI applicati al comportamento dei consumatori e alle strategie di personalizzazione. Il modulo mostra esempi di campagne pubblicitarie mirate e analisi predittiva delle vendite. Modulo 23: Sistemi di raccomandazione Si analizzano i meccanismi che alimentano piattaforme come e-commerce e streaming. Il modulo illustra l’uso dei dati per proporre contenuti o prodotti personalizzati. Modulo 24: Etica e responsabilità nell’AI Si riflette sui dilemmi etici legati all’uso dell’intelligenza artificiale nella società. Il modulo include temi come bias algoritmico, trasparenza e responsabilità decisionale. Modulo 25: Normative e regolamentazioni sull’AI Si esplorano le leggi e le direttive in sviluppo per governare l’uso dell’AI a livello globale. Il modulo analizza come i governi stiano affrontando rischi e opportunità. Modulo 26: Limiti tecnici dell’intelligenza artificiale Si discutono le difficoltà ancora presenti, come la scarsa capacità di generalizzazione o il bisogno di grandi quantità di dati. Il modulo spiega perché l’AI non sia ancora paragonabile all’intelligenza umana. Modulo 27: Sicurezza e affidabilità dei sistemi di AI Si studiano i rischi legati all’uso di sistemi intelligenti in ambiti critici. Il modulo affronta soluzioni di sicurezza per evitare errori e utilizzi impropri. Modulo 28: Lavoro e intelligenza artificiale Si analizza l’impatto dell’AI sull’occupazione, tra nuove opportunità e sostituzione di mansioni ripetitive. Il modulo evidenzia l’importanza della riqualificazione professionale. Modulo 29: Futuri sviluppi dell’intelligenza artificiale Si ipotizzano le evoluzioni possibili in ambito tecnologico e sociale. Il modulo discute scenari innovativi e le prospettive di lungo termine. Modulo 30: Project work sull’intelligenza artificiale L’ultimo modulo prevede la realizzazione di un progetto pratico che sintetizzi le conoscenze apprese. Gli studenti simulano lo sviluppo di un’applicazione AI, dall’idea alla sua valutazione critica.