Il corso introduce i concetti fondamentali dell'Intelligenza Artificiale, esplorandone storia, applicazioni e impatti. Copre Machine Learning, Deep Learning, strumenti tecnologici e implicazioni etiche. I partecipanti acquisiranno conoscenze chiave sull’IA, analizzandone opportunità e sfide nel mondo del lavoro attraverso esempi pratici e discussioni, sviluppando una comprensione critica e strategica della tecnologia.

Obiettivi

• Acquisire una solida comprensione dell’Intelligenza Artificiale (IA) e delle sue principali applicazioni aziendali.
• Esplorare l’impatto sociale ed etico dell’IA.

Conoscenze in uscita

• Comprensione dei concetti di base dell’IA
  • Definizione di Intelligenza Artificiale e distinzione tra IA debole e forte.
  • Conoscenza dell’evoluzione storica e delle principali applicazioni dell’IA nei vari settori.

• Familiarità con le tecnologie dell’IA
  • Concetti base di Machine Learning, Deep Learning e Reti Neurali.
  • Introduzione agli strumenti e alle tecnologie come algoritmi, data mining, big data e modelli predittivi.

• Capacità di analisi delle applicazioni pratiche dell’IA
  • Identificare esempi di IA nel quotidiano e nel business.
  • Comprendere il funzionamento di applicazioni come il riconoscimento immagini e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

• Consapevolezza dell’impatto dell’IA sul mondo del lavoro
  • Riconoscere le opportunità dell’IA in termini di automazione ed efficienza.
  • Comprendere le sfide legate a etica, privacy e bias nei sistemi di IA.

• Capacità di partecipare a discussioni critiche sull’IA
  • Riflettere sugli aspetti etici e sociali dell’intelligenza artificiale.
  • Esprimere opinioni informate sull’evoluzione e le implicazioni dell’IA nel mondo del lavoro.

Contenuti

Introduzione al corso e obiettivi
• Presentazione del programma del corso e degli obiettivi da raggiungere.

Cos’è l’Intelligenza Artificiale?
• Definizione di IA, differenza tra IA debole e IA forte.
• Evoluzione storica dell’IA e sue principali applicazioni nei vari settori.
• Esempi pratici dell’IA nel quotidiano e nei business.

Tipologie di IA: Machine Learning e Deep Learning
• Introduzione ai concetti di Machine Learning, Deep Learning, e Reti Neurali.
• Applicazioni pratiche come riconoscimento immagini e NLP (Natural Language Processing).
• Esercizio pratico: analizzare esempi di IA nel quotidiano e discutere come influenzano il nostro lavoro.

Strumenti e tecnologie alla base dell’IA
• Algoritmi, reti neurali, data mining e big data.
• Introduzione ai modelli predittivi e alle tecnologie di machine learning.

Impatto dell’IA sul mondo del lavoro
• Opportunità: automazione, efficienza e miglioramento nelle decisioni aziendali.
• Sfide: etica, privacy, e bias. Come l’IA sta modificando i ruoli lavorativi.
• Discussione aperta: discussione sull’impatto sociale ed etico dell’IA.

Q&A e discussione finale
• Momento dedicato alle domande e riflessioni finali.