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Questo Master privato combina gli aspetti tecnici dell'Intelligenza Artificiale con un focus pratico sullo sviluppo di progetti educativi"  

Modulo 1. Fondamenti dell’Intelligenza Artificiale 

1.1. Storia dell’Intelligenza Artificiale 

1.1.1. Quando si è cominciato a parlare di Intelligenza Artificiale?  
1.1.2. Riferimenti nel cinema 
1.1.3. Importanza dell'Intelligenza Artificiale 
1.1.4. Tecnologie che favoriscono e supportano l'Intelligenza Artificiale 

1.2. Intelligenza artificiale nei giochi 

1.2.1. Teoria dei giochi 
1.2.2. Minimax e potatura Alfa-Beta 
1.2.3. Simulazione: Monte Carlo 

1.3. Reti neurali 

1.3.1. Basi biologiche 
1.3.2. Modello computazionale 
1.3.3. Reti neurali supervisionate e non 
1.3.4. Percettrone semplice 
1.3.5. Percettrone multistrato 

1.4. Algoritmi genetici 

1.4.1. Storia 
1.4.2. Base biologica 
1.4.3. Codifica dei problemi 
1.4.4. Generazione della popolazione iniziale 
1.4.5. Algoritmo principale e operatori genetici 
1.4.6. Valutazione degli individui: Fitness 

1.5. Thesauri, vocabolari, tassonomie 

1.5.1. Vocabolari 
1.5.2. Tassonomie 
1.5.3. Thesauri 
1.5.4. Ontologie 
1.5.5. Rappresentazione della conoscenza: Web semantico 

1.6. Web semantico 

1.6.1. Specifiche: RDF, RDFS e OWL 
1.6.2. Inferenza/ragionamento 
1.6.3. Linked Data 

1.7. Sistemi esperti e DSS 

1.7.1. Sistemi esperti 
1.7.2. Sistemi di supporto decisionale 

1.8. Chatbots e Assistenti Virtuali  

1.8.1. Tipologie di assistenti: Assistente vocale e scritto  
1.8.2. Parti fondamentali per lo sviluppo di un assistente: Intents, entità e flusso di dialogo 
1.8.3. Integrazione: Web, Slack, Whatsapp, Facebook 
1.8.4. Strumenti per lo sviluppo di un assistente: Dialog Flow, Watson Assistant  

1.9. Strategia di implementazione dell'IA 
1.10. Futuro dell’Intelligenza Artificiale  

1.10.1. Comprendiamo come identificare emozioni tramite algoritmi  
1.10.2. Creazione della personalità: Linguaggio, espressioni e contenuti  
1.10.3. Tendenze dell'Intelligenza Artificiale  
1.10.4. Riflessioni 

Modulo 2. Tipi e cicli di vita del dato 

2.1. La statistica  

2.1.1. Statistica: Statistica descrittiva e deduzioni statistiche  
2.1.2. Popolazione, campione, individuo  
2.1.3. Variabili: Definizione, scale di misurazione  

2.2. Tipi di dati statistici  

2.2.1. Secondo la tipologia  

2.2.1.1. Quantitativi: Dati continui e discreti  
2.2.1.2. Qualitativi: Dati binominali, nominali e ordinali 

2.2.2. Secondo la forma   

2.2.2.1. Numerici  
2.2.2.2. Testuali   
2.2.2.3. Logici  

2.2.3. Secondo la fonte  

2.2.3.1. Primari  
2.2.3.2. Secondari  

2.3. Ciclo di vita dei dati  

2.3.1. Fasi del ciclo  
2.3.2. Tappe del ciclo  
2.3.3. Principi FAIR  

2.4. Fasi iniziali del ciclo  

2.4.1. Definizione delle mete  
2.4.2. Determinazione delle risorse necessarie  
2.4.3. Diagramma di Gantt  
2.4.4. Struttura dei dati  

2.5. Raccolta di dati  

2.5.1. Metodologia di raccolta  
2.5.2. Strumenti di raccolta  
2.5.3. Canali di raccolta  

2.6. Pulizia del dato  

2.6.1. Fasi di pulizia dei dati  
2.6.2. Qualità del dato  
2.6.3. Elaborazione dei dati (con R)  

2.7. Analisi dei dati, interpretazione e valutazione dei risultati  

2.7.1. Misure statistiche  
2.7.2. Indici di relazione  
2.7.3. Data Mining  

2.8. Archiviazione dei dati (Datawarehouse)  

2.8.1. Elementi che lo integrano  
2.8.2. Design  
2.8.3. Aspetti da considerare  

2.9. Disponibilità del dato  

2.9.1. Accesso  
2.9.2. Utilità  
2.9.3. Sicurezza  

2.10. Aspetti normativi 

2.10.1. Legge di protezione dei dati  
2.10.2. Pratiche corrette  
2.10.3. Altri aspetti normativi 

Modulo 3. Il dato nell’Intelligenza Artificiale 

3.1. Data Science 

3.1.1. Data Science 
3.1.2. Strumenti avanzati per i data scientist 

3.2. Dati, informazioni e conoscenza 

3.2.1. Dati, informazioni e conoscenza  
3.2.2. Tipi di dati 
3.2.3. Fonti di dati 

3.3. Dai dati all’informazione  

3.3.1. Analisi dei dati 
3.3.2. Tipi di analisi 
3.3.3. Estrazione di informazioni da un Dataset 

3.4. Estrazione di informazioni tramite visualizzazione 

3.4.1. La visualizzazione come strumento di analisi 
3.4.2. Metodi di visualizzazione  
3.4.3. Visualizzazione di un insieme di dati 

3.5. Qualità dei dati 

3.5.1. Dati di qualità 
3.5.2. Pulizia di dati  
3.5.3. Pre-elaborazione base dei dati 

3.6. Dataset 

3.6.1. Arricchimento del Dataset 
3.6.2. La maledizione della dimensionalità 
3.6.3. Modifica di un insieme di dati 

3.7. Squilibrio  

3.7.1. Squilibrio di classe 
3.7.2. Tecniche di mitigazione dello squilibrio 
3.7.3. Equilibrio di un Dataset 

3.8. Modelli non supervisionati  

3.8.1. Modelli non controllati 
3.8.2. Metodi 
3.8.3. Classificazione con modelli non controllati 

3.9. Modelli supervisionati 

3.9.1. Modelli controllati 
3.9.2. Metodi 
3.9.3. Classificazione con modelli controllati 

3.10. Strumenti e buone pratiche 

3.10.1. Buone pratiche per i data scientist 
3.10.2. Il modello migliore  
3.10.3. Strumenti utili 

Modulo 4. Data Mining: Selezione, pre-elaborazione e trasformazione 

4.1. Inferenza statistica 

4.1.1. Statistica descrittiva vs Inferenza statistica 
4.1.2. Procedure parametriche 
4.1.3. Procedure non parametriche 

4.2. Analisi esplorativa 

4.2.1. Analisi descrittiva  
4.2.2. Visualizzazione 
4.2.3. Preparazione dei dati 

4.3. Preparazione dei dati 

4.3.1. Integrazione e pulizia di dati  
4.3.2. Standardizzazione dei dati 
4.3.3. Trasformazione degli attributi  

4.4. I valori mancanti 

4.4.1. Trattamenti dei valori mancanti 
4.4.2. Metodi di imputazione a massima verosimiglianza 
4.4.3. Imputazione di valori mancanti mediante apprendimento automatico 

4.5. Rumore nei dati  

4.5.1. Classi di rumore e attributi 
4.5.2. Filtraggio del rumore  
4.5.3. Effetto del rumore 

4.6. La maledizione della dimensionalità 

4.6.1. Oversampling 
4.6.2. Undersampling 
4.6.3. Riduzione dei dati multidimensionali 

4.7. Da attributi continui a discreti 

4.7.1. Dati continui vs discreti 
4.7.2. Processo di discretizzazione 

4.8. I dati  

4.8.1. Selezione dei dati  
4.8.2. Prospettiva e criteri di selezione 
4.8.3. Metodi di selezione  

4.9. Selezione di istanze 

4.9.1. Metodi per la selezione di istanze 
4.9.2. Selezione di prototipi 
4.9.3. Metodi avanzati per la selezione di istanze 

4.10. Pre-elaborazione dei dati negli ambienti Big Data 

Modulo 5. Algoritmi e complessità nell'Intelligenza Artificiale 

5.1. Introduzione ai modelli di progettazione di algoritmi 

5.1.1. Risorse 
5.1.2. Dividi e conquista 
5.1.3. Altre strategie 

5.2. Efficienza e analisi degli algoritmi 

5.2.1. Misure di efficienza 
5.2.2. Misurare l'ingresso di input 
5.2.3. Misurare il tempo di esecuzione 
5.2.4. Caso peggiore, migliore e medio 
5.2.5. Notazione asintotica 
5.2.6. Criteri di analisi matematica per algoritmi non ricorsivi 
5.2.7. Analisi matematica per algoritmi ricorsivi 
5.2.8. Analisi empirica degli algoritmi 

5.3. Algoritmi di ordinamento 

5.3.1. Concetto di ordinamento 
5.3.2. Ordinamento delle bolle 
5.3.3. Ordinamento per selezione 
5.3.4. Ordinamento per inserimento 
5.3.5. Ordinamento per fusione (Merge_Sort) 
5.3.6. Ordinamento rapido (Quick_Sort) 

5.4. Algoritmi con alberi 

5.4.1. Concetto di albero 
5.4.2. Alberi binari 
5.4.3. Percorsi degli alberi 
5.4.4. Rappresentare le espressioni 
5.4.5. Alberi binari ordinati 
5.4.6. Alberi binari bilanciati 

5.5. Algoritmi con Heaps 

5.5.1. Gli Heaps 
5.5.2. L’algoritmo Heapsort 
5.5.3. Code prioritarie 

5.6. Algoritmi con grafi 

5.6.1. Rappresentazione 
5.6.2. Percorso in larghezza 
5.6.3. Percorso in profondità 
5.6.4. Ordinamento topologico 

5.7. Algoritmi Greedy 

5.7.1. La strategia Greedy 
5.7.2. Elementi della strategia Greedy 
5.7.3. Cambio valuta 
5.7.4. Il problema del viaggiatore 
5.7.5. Problema dello zaino 

5.8. Ricerca del percorso minimo 

5.8.1. Il problema del percorso minimo 
5.8.2. Archi e cicli negativi 
5.8.3. Algoritmo di Dijkstra 

5.9. Algoritmi Greedy sui grafi 

5.9.1. L'albero a sovrapposizione minima 
5.9.2. Algoritmo di Prim 
5.9.3. Algoritmo di Kruskal 
5.9.4. Analisi della complessità 

5.10. Backtracking 

5.10.1. Il Backtracking 
5.10.2. Tecniche alternative 

Modulo 6. Sistemi intelligenti 

6.1. Teoria degli agenti 

6.1.1. Storia del concetto 
6.1.2. Definizione di agente 
6.1.3. Agenti nell'intelligenza artificiale 
6.1.4. Agenti nell'ingegneria dei software 

6.2. Architetture di agenti 

6.2.1. Il processo di ragionamento dell'agente 
6.2.2. Agenti reattivi 
6.2.3. Agenti deduttivi 
6.2.4. Agenti ibridi 
6.2.5. Confronto 

6.3. Informazione e conoscenza 

6.3.1. Distinzione tra dati, informazioni e conoscenza 
6.3.2. Valutazione della qualità dei dati 
6.3.3. Metodi di raccolta dei dati 
6.3.4. Metodi di acquisizione dei dati 
6.3.5. Metodi di acquisizione della conoscenza 

6.4. Rappresentazione della conoscenza 

6.4.1. L'importanza della rappresentazione della conoscenza 
6.4.2. Definire la rappresentazione della conoscenza attraverso i suoi ruoli 
6.4.3. Caratteristiche di una rappresentazione della conoscenza 

6.5. Ontologie 

6.5.1. Introduzione ai metadati 
6.5.2. Concetto filosofico di ontologia 
6.5.3. Concetto informatico di ontologia 
6.5.4. Ontologie di dominio e di livello superiore 
6.5.5. Come costruire un'ontologia? 

6.6. Linguaggi ontologici e software per la creazione di ontologie 

6.6.1. Triple RDF, Turtle e N 
6.6.2. Schema RDF 
6.6.3. OWL 
6.6.4. SPARQL 
6.6.5. Introduzione ai diversi strumenti per la creazione di ontologie 
6.6.6. Installazione e utilizzo di Protégé 

6.7. Sito web semantico 

6.7.1. Lo stato attuale e il futuro del web semantico 
6.7.2. Applicazioni del web semantico 

6.8. Altri modelli di rappresentazione della conoscenza 

6.8.1. Vocabolari 
6.8.2. Panoramica 
6.8.3. Tassonomie 
6.8.4. Thesauri 
6.8.5. Folksonomie 
6.8.6. Confronto 
6.8.7. Mappe mentali 

6.9. Valutazione e integrazione delle rappresentazioni della conoscenza 

6.9.1. Logica dell'ordine zero 
6.9.2. Logica di prim’ordine 
6.9.3. Logica descrittiva 
6.9.4. Relazione tra i diversi tipi di logica 
6.9.5. Prolog: programmazione basata sulla logica del primo ordine 

6.10. Ragionatori semantici, sistemi basati sulla conoscenza e sistemi esperti 

6.10.1. Concetto di ragionatore 
6.10.2. Applicazioni di un ragionatore 
6.10.3. Sistemi basati sulla conoscenza 
6.10.4. MYCIN, storia dei sistemi esperti 
6.10.5. Elementi e architettura dei sistemi esperti 
6.10.6. Creazione di sistemi esperti 

Modulo 7. Apprendimento automatico e data mining 

7.1. Introduzione ai processi di scoperta della conoscenza e ai concetti di base dell'apprendimento automatico 

7.1.1. Concetti chiave dei processi di scoperta della conoscenza 
7.1.2. Prospettiva storica sui processi di scoperta della conoscenza 
7.1.3. Fasi dei processi di scoperta della conoscenza 
7.1.4. Tecniche utilizzate nei processi di scoperta della conoscenza 
7.1.5. Caratteristiche dei buoni modelli di apprendimento automatico 
7.1.6. Tipi di informazioni sull'apprendimento automatico 
7.1.7. Concetti di base dell'apprendimento 
7.1.8. Concetti di base dell'apprendimento non supervisionato 

7.2. Analisi e pre-elaborazione dei dati 

7.2.1. Elaborazione dei dati 
7.2.2. Trattamento dei dati nel flusso di analisi dei dati 
7.2.3. Tipi di dati 
7.2.4. Trasformazione dei dati 
7.2.5. Visualizzazione ed esplorazione di variabili continue 
7.2.6. Visualizzazione ed esplorazione di variabili categoriche 
7.2.7. Misure di correlazione 
7.2.8. Rappresentazioni grafiche più comuni 
7.2.9. Introduzione all'analisi multivariata e alla riduzione delle dimensioni 

7.3. Alberi decisionali 

7.3.1. Algoritmo ID 
7.3.2. Algoritmo C 
7.3.3. Sovrallenamento e potatura 
7.3.4. Analisi dei risultati 

7.4. Valutazione dei classificatori 

7.4.1. Matrici di confusione 
7.4.2. Matrici di valutazione numerica 
7.4.3. Statistica Kappa 
7.4.4. La curva ROC 

7.5. Regole di classificazione 

7.5.1. Misure di valutazione delle regole 
7.5.2. Introduzione alla rappresentazione grafica 
7.5.3. Algoritmo di sovrapposizione sequenziale 

7.6. Reti neuronali 

7.6.1. Concetti di base 
7.6.2. Reti neurali semplici 
7.6.3. Algoritmo di Backpropagation 
7.6.4. Introduzione alle reti neurali ricorrenti 

7.7. Metodi bayesiani 

7.7.1. Concetti di base della probabilità 
7.7.2. Teorema di Bayes 
7.7.3. Naive Bayes 
7.7.4. Introduzione alle reti bayesiane 

7.8. Modelli di regressione e di risposta continua 

7.8.1. Regressione lineare semplice 
7.8.2. Regressione lineare multipla 
7.8.3. Regressione logistica 
7.8.4. Alberi di regressione 
7.8.5. Introduzione alle macchine a vettori di supporto (SVM) 
7.8.6. Misure di bontà di adattamento 

7.9. Clustering 

7.9.1. Concetti di base 
7.9.2. Clustering gerarchico 
7.9.3. Metodi probabilistici 
7.9.4. Algoritmo EM 
7.9.5. Metodo B-Cubed 
7.9.6. Metodi impliciti 

7.10 Estrazione di testi ed elaborazione del linguaggio naturale (NLP) 

7.10.1. Concetti di base 
7.10.2. Creazione del corpus 
7.10.3. Analisi descrittiva 
7.10.4. Introduzione alla sentiment analysis 

Modulo 8. Le reti neurali, base del Deep Learning 

8.1. Deep Learning 

8.1.1. Tipi di Deep Learning 
8.1.2. Applicazioni del Deep Learning 
8.1.3. Vantaggi e svantaggi del Deep Learning 

8.2. Operazioni 

8.2.1. Somma 
8.2.2. Prodotto 
8.2.3. Trasporto 

8.3. Livelli 

8.3.1. Livello di input 
8.3.2. Livello nascosto 
8.3.3. Livello di output 

8.4. Unione di livelli e operazioni 

8.4.1. Progettazione dell’architettura 
8.4.2. Connessione tra i livelli 
8.4.3. Propagazione in avanti 

8.5. Costruzione della prima rete neurale 

8.5.1. Progettazione della rete 
8.5.2. Impostare i pesi 
8.5.3. Addestramento della rete 

8.6. Trainer e ottimizzatore 

8.6.1. Selezione dell'ottimizzatore 
8.6.2. Ristabilire una funzione di perdita 
8.6.3. Ristabilire una metrica 

8.7. Applicazione dei Principi delle Reti Neurali 

8.7.1. Funzioni di attivazione 
8.7.2. Propagazione all'indietro 
8.7.3. Regolazioni dei parametri 

8.8. Dai neuroni biologici a quelli artificiali 

8.8.1. Funzionamento di un neurone biologico 
8.8.2. Trasferimento della conoscenza ai neuroni artificiali 
8.8.3. Stabilire relazioni tra di essi 

8.9. Implementazione di MLP (Perceptron multistrato) con Keras 

8.9.1. Definizione della struttura di reti 
8.9.2. Creazione del modello 
8.9.3. Training del modello 

8.10. Iperparametri di Fine tuning di Reti Neurali 

8.10.1. Selezione della funzione di attivazione 
8.10.2. Stabilire il learning rate 
8.10.3. Regolazioni dei pesi 

Modulo 9. Addestramento delle reti neurali profonde 

9.1. Problemi di Gradiente 

9.1.1. Tecniche di ottimizzazione del gradiente 
9.1.2. Gradienti stocastici 
9.1.3. Tecniche di inizializzazione dei pesi 

9.2. Riutilizzo di strati pre-addestrati 

9.2.1. Addestramento per il trasferimento dell'apprendimento 
9.2.2. Estrazione delle caratteristiche 
9.2.3. Deep Learning 

9.3. Ottimizzatori 

9.3.1. Ottimizzatori a discesa stocastica del gradiente 
9.3.2. Ottimizzatori Adam e RMSprop 
9.3.3. Ottimizzatori di momento 

9.4. Programmazione del tasso di apprendimento 

9.4.1. Controllo automatico del tasso di apprendimento 
9.4.2. Cicli di apprendimento 
9.4.3. Termini di lisciatura 

9.5. Overfitting 

9.5.1. Convalida incrociata 
9.5.2. Regolarizzazione 
9.5.3. Metriche di valutazione 

9.6. Linee guida pratiche 

9.6.1. Progettazione dei modelli 
9.6.2. Selezione delle metriche e dei parametri di valutazione 
9.6.3. Verifica delle ipotesi 

9.7. Transfer Learning 

9.7.1. Addestramento per il trasferimento dell'apprendimento 
9.7.2. Estrazione delle caratteristiche 
9.7.3. Deep Learning 

9.8. Aumento dei dati 

9.8.1. Trasformazioni dell'immagine 
9.8.2. Generazione di dati sintetici 
9.8.3. Trasformazione del testo 

9.9. Applicazione Pratica del Transfer Learning 

9.9.1. Addestramento per il trasferimento dell'apprendimento 
9.9.2. Estrazione delle caratteristiche 
9.9.3. Deep Learning 

9.10. Regolarizzazione 

9.10.1. L e L 
9.10.2. Regolarizzazione a entropia massima 
9.10.3. Dropout 

Modulo 10. Personalizzazione dei Modelli e allenamento con TensorFlow 

10.1. TensorFlow 

10.1.1. Utilizzo della libreria TensorFlow 
10.1.2. Addestramento dei modelli con TensorFlow 
10.1.3. Operazioni grafiche su TensorFlow 

10.2. TensorFlow e NumPy 

10.2.1. Ambiente computazionale NumPy per TensorFlow 
10.2.2. Utilizzo degli array NumPy con TensorFlow 
10.2.3. Operazioni NumPy per i grafici di TensorFlow 

10.3. Personalizzazione di modelli e algoritmi di addestramento 

10.3.1. Costruire modelli personalizzati con TensorFlow 
10.3.2. Gestione dei parametri di addestramento 
10.3.3. Utilizzo di tecniche di ottimizzazione per l’addestramento 

10.4. Funzioni e grafica di TensorFlow 

10.4.1. Funzioni con TensorFlow 
10.4.2. Utilizzo di grafici per l’addestramento dei modelli 
10.4.3. Ottimizzazione dei grafici con le operazioni di TensorFlow 

10.5. Caricamento e pre-elaborazione dei dati con TensorFlow 

10.5.1. Caricamento di insiemi di dati con TensorFlow 
10.5.2. Pre-elaborazione dei dati con TensorFlow 
10.5.3. Utilizzo di strumenti di TensorFlow per la manipolazione dei dati 

10.6. La API tfdata 

10.6.1. Utilizzo dell'API tfdata per il trattamento dei dati 
10.6.2. Costruzione di flussi di dati con tfdata 
10.6.3. Utilizzo dell'API tfdata per la formazione dei modelli 

10.7. Il formato TFRecord 

10.7.1. Utilizzo dell’API TFRecord per la serialità dei dati 
10.7.2. Caricamento di file TFRecord con TensorFlow 
10.7.3. Utilizzo di file TFRecord per l’addestramento dei modelli 

10.8. Livelli di pre-elaborazione di Keras 

10.8.1. Utilizzo dell'API di pre-elaborazione Keras 
10.8.2. Costruzione di pipeline di pre-elaborazione con Keras 
10.8.3. Uso dell'API nella pre-elaborazione di Keras per il training dei modelli 

10.9. Il progetto TensorFlow Datasets 

10.9.1. Utilizzo di TensorFlow Datasets per la serialità dei dati 
10.9.2. Pre-elaborazione dei dati con TensorFlow Datasets 
10.9.3. Uso di TensorFlow Datasets per il training dei modelli 

10.10. Costruire un'applicazione di Deep Learning con TensorFlow 

10.10.1. Applicazione pratica 
10.10.2. Costruire un'applicazione di Deep Learning con TensorFlow 
10.10.3. Addestramento dei modelli con TensorFlow 
10.10.4. Utilizzo dell'applicazione per la previsione dei risultati 

Modulo 11. Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali 

11.1. L'architettura Visual Cortex 

11.1.1. Funzioni della corteccia visiva 
11.1.2. Teoria della visione computazionale 
11.1.3. Modelli di elaborazione delle immagini 

11.2. Layer convoluzionali 

11.2.1. Riutilizzazione dei pesi nella convoluzione 
11.2.2. Convoluzione D 
11.2.3. Funzioni di attivazione 

11.3. Livelli di raggruppamento e distribuzione dei livelli di raggruppamento con Keras 

11.3.1. Pooling e Striding 
11.3.2. Flattening 
11.3.3. Tipi di Pooling 

11.4. Architetture CNN 

11.4.1. Architettura VGG 
11.4.2. Architettura AlexNet 
11.4.3. Architettura ResNet 

11.5. Implementazione di una CNN ResNet utilizzando Keras 

11.5.1. Inizializzazione dei pesi 
11.5.2. Definizione del livello di input 
11.5.3. Definizione di output 

11.6. Uso di modelli pre-addestramento di Keras 

11.6.1. Caratteristiche dei modelli pre-addestramento 
11.6.2. Usi dei modelli pre-addestramento 
11.6.3. Vantaggi dei modelli pre-addestramento 

11.7. Modelli pre-addestramento per l'apprendimento tramite trasferimento 

11.7.1. L'apprendimento attraverso il trasferimento 
11.7.2. Processo di apprendimento per trasferimento 
11.7.3. Vantaggi dell’apprendimento per trasferimento 

11.8. Classificazione e localizzazione in Deep Computer Vision 

11.8.1. Classificazione di immagini 
11.8.2. Localizzazione di oggetti nelle immagini 
11.8.3. Rilevamento di oggetti 

11.9. Rilevamento di oggetti e tracciamento degli oggetti 

11.9.1. Metodi di rilevamento degli oggetti 
11.9.2. Algoritmi di tracciamento degli oggetti 
11.9.3. Tecniche di tracciamento e localizzazione 

11.10. Segmentazione semantica 

11.10.1. Deep Learning con segmentazione semantica 
11.10.1. Rilevamento dei bordi 
11.10.1. Metodi di segmentazione basati su regole 

Modulo 12. Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) con Reti Neurali Ricorrenti (RNN) e Assistenza 

12.1. Generazione di testo utilizzando RNN 

12.1.1. Addestramento di una RNN per la generazione di testo 
12.1.2. Generazione di linguaggio naturale con RNN 
12.1.3. Applicazioni di generazione di testo con RNN 

12.2. Creazione del set di dati di addestramento 

12.2.1. Preparazione dei dati per l’addestramento di una RNN 
12.2.2. Conservazione del set di dati di addestramento 
12.2.3. Pulizia e trasformazione dei dati 
12.2.4. Analisi del Sentimento 

12.3. Classificazione delle opinioni con RNN 

12.3.1. Rilevamento degli argomenti nei commenti 
12.3.2. Analisi dei sentimenti con algoritmi di deep learning 

12.4. Rete encoder-decoder per eseguire la traduzione automatica neurale 

12.4.1. Addestramento di una RNN per eseguire la traduzione automatica 
12.4.2. Utilizzo di una rete encoder-decoder per la traduzione automatica 
12.4.3. Migliore precisione della traduzione automatica con RNN 

12.5. Meccanismi di assistenza 

12.5.1. Attuazione di meccanismi di assistenza in RNN 
12.5.2. Utilizzo di meccanismi di assistenza per migliorare la precisione dei modelli 
12.5.3. Vantaggi dei meccanismi di assistenza nelle reti neurali 

12.6. Modelli Transformers 

12.6.1. Utilizzo dei modelli Transformers per l'elaborazione del linguaggio naturale 
12.6.2. Applicazione dei modelli Transformers per la visione 
12.6.3. Vantaggi dei modelli Transformers 

12.7. Transformers per la visione 

12.7.1. Uso dei modelli Transformers per la visione 
12.7.2. Elaborazione dei dati di immagine 
12.7.3. Addestramento dei modelli Transformers per la visione 

12.8. Libreria di Transformers di Hugging Face M 

12.8.1. Uso della libreria di Transformers di Hugging Face 
12.8.2. Applicazione della libreria Transformers di Hugging Face 
12.8.3. Vantaggi della libreria di Transformers di Hugging Face 

12.9. Altre Librerie di Transformers. Confronto 

12.9.1. Confronto tra le diverse librerie di Transformers 
12.9.2. Uso di altre librerie di Transformers 
12.9.3. Vantaggi delle altre librerie di Transformers 

12.10. Sviluppo di un'applicazione NLP con RNN e Assistenza: Applicazione pratica 

12.10.1. Sviluppare di un'applicazione di elaborazione di linguaggio naturale con RNN e assistenza 
12.10.2. Utilizzo di RNN, meccanismi di assistenza e modelli Transformers nell'applicazione 
12.10.3. Valutazione dell'attuazione pratica 

Modulo 13. Autoencoder, GAN e modelli di diffusione 

13.1. Rappresentazione dei dati efficienti 

13.1.1. Riduzione della dimensionalità 
13.1.2. Deep Learning 
13.1.3. Rappresentazioni compatte 

13.2. Realizzazione di PCA con un encoder automatico lineare incompleto 

13.2.1. Processo di addestramento 
13.2.2. Implementazione in Python 
13.2.3. Uso dei dati di prova 

13.3. Codificatori automatici raggruppati 

13.3.1. Reti neurali profonde 
13.3.2. Costruzione di architetture di codifica 
13.3.3. Uso della regolarizzazione 

13.4. Autocodificatori convoluzionali 

13.4.1. Progettazione di modelli convoluzionali 
13.4.2. Addestramento di modelli convoluzionali 
13.4.3. Valutazione dei risultati 

13.5. Eliminazione del rumore dei codificatori automatici 

13.5.1. Applicare filtro 
13.5.2. Progettazione di modelli di codificazione 
13.5.3. Uso di tecniche di regolarizzazione 

13.6. Codificatori automatici dispersi 

13.6.1. Aumentare l'efficienza della codifica 
13.6.2. Ridurre al minimo il numero di parametri 
13.6.3. Uso di tecniche di regolarizzazione 

13.7. Codificatori automatici variazionali 

13.7.1. Utilizzo dell’ottimizzazione variazionale 
13.7.2. Deep learning non supervisionato 
13.7.3. Rappresentazioni latenti profonde 

13.8. Creazione di immagini MNIST di moda 

13.8.1. Riconoscimento di pattern 
13.8.2. Creazione di immagini 
13.8.3. Addestramento delle reti neurali profonde 

13.9. Reti generative avversarie e modelli di diffusione 

13.9.1. Generazione di contenuti da immagini 
13.9.2. Modello di distribuzione dei dati 
13.9.3. Uso di reti avversarie 

13.10. Implementazione dei modelli 

13.10.1. Applicazione Pratica 
13.10.2. L'implementazione dei modelli 
13.10.3. Utilizzo dei dati di prova 
13.10.4. Valutazione dei risultati 

Modulo 14. Calcolo bioispirato  

14.1. Introduzione al bio-inspired computing 

14.1.1. Introduzione all'informatica bio-ispirata 

14.2. Algoritmi di adattamento sociale 

14.2.1. Informatica Bio-ispirata basata su colonie di formiche 
14.2.2. Varianti degli algoritmi di colonia di formiche 
14.2.3. Elaborazione particellare basata su cloud 

14.3. Algoritmi genetici 

14.3.1. Struttura generale 
14.3.2. Implementazioni dei principali operatori 

14.4. Strategie spaziali di esplorazione-sfruttamento per algoritmi genetici 

14.4.1. Algoritmo CHC 
14.4.2. Problemi multimodali 

14.5. Modelli di calcolo evolutivo (I) 

14.5.1. Strategie evolutive 
14.5.2. Programmazione evolutiva 
14.5.3. Algoritmi basati sull'evoluzione differenziale 

14.6. Modelli di calcolo evolutivo (II) 

14.6.1. Modelli evolutivi basati sulla stima delle distribuzioni (EDA) 
14.6.2. Programmazione genetica 

14.7. Programmazione evolutiva applicata ai problemi di apprendimento 

14.7.1. Apprendimento basato sulle regole 
14.7.2. Metodi evolutivi nei problemi di selezione delle istanze 

14.8. Problemi multi-obiettivo 

14.8.1. Concetto di dominanza 
14.8.2. Applicazione degli algoritmi evolutivi ai problemi multi-obiettivo 

14.9. Reti neuronali (I) 

14.9.1. Introduzione alle reti neurali 
14.9.2. Esempio pratico con le reti neurali 

14.10. Reti neurali (II) 

14.10.1. Casi di utilizzo delle reti neurali nella ricerca medica 
14.10.2. Casi di utilizzo delle reti neurali in economia 
14.10.3. Casi di utilizzo delle reti neurali nella visione artificiale 

Modulo 15. Intelligenza Artificiale: Strategie e applicazioni  

15.1. Servizi finanziari 

15.1.1. Le implicazioni dell'Intelligenza Artificiale (IA) nei servizi finanziari:  Opportunità e sfide  
15.1.2. Casi d'uso  
15.1.3. Potenziali rischi legati all'utilizzo di IA 
15.1.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA 

15.2. Implicazioni dell'Intelligenza Artificiale nel servizio sanitario  

15.2.1. Implicazioni dell'IA nel settore sanitario: Opportunità e sfide  
15.2.2. Casi d'uso 

15.3. Rischi legati all'uso dell'IA nel servizio sanitario 

15.3.1. Potenziali rischi legati all'utilizzo di IA 
15.3.2. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA  

15.4. Retail  

15.4.1. Implicazioni dell'IA nel Retail: Opportunità e sfide  
15.4.2. Casi d'uso  
15.4.3. Potenziali rischi legati all'utilizzo di IA  
15.4.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA 

15.5. Industria   

15.5.1. Implicazioni dell'IA  nell’Industria. Opportunità e sfide 
15.5.2. Casi d'uso 

15.6. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA Industria   

15.6.1. Casi d'uso 
15.6.2. Potenziali rischi legati all'utilizzo di IA 
15.6.3. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA  

15.7. Pubblica Amministrazione  

15.7.1. Implicazioni dell'IA nella Pubblica Amministrazione: Opportunità e sfide 
15.7.2. Casi d'uso  
15.7.3. Potenziali rischi legati all'utilizzo di IA  
15.7.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA  

15.8. Educazione  

15.8.1. Implicazioni dell'IA nell’Educazione: Opportunità e sfide 
15.8.2. Casi d'uso  
15.8.3. Potenziali rischi legati all'utilizzo di IA  
15.8.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA 

15.9. Silvicoltura e agricoltura  

15.9.1. Implicazioni dell'IA nella silvicoltura e nell’agricoltura: Opportunità e sfide  
15.9.2. Casi d'uso 
15.9.3. Potenziali rischi legati all'utilizzo di IA 
15.9.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA  

15.10 Risorse Umane  

15.10.1. Implicazioni dell'IA nelle Risorse Umane: Opportunità e sfide 
15.10.2. Casi d'uso  
15.10.3. Potenziali rischi legati all'utilizzo di IA  
15.10.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA 

Modulo 16. Analisi dei dati e applicazione di tecniche di IA per la personalizzazione dell'istruzione 

16.1. Identificazione, estrazione e preparazione dei dati educativi 

16.1.1. Applicazioni di H2O.ai nella fecondazione raccolta e selezione dei dati rilevanti in ambito educativo
16.1.2. Tecniche di pulizia e standardizzazione dei dati per l'analisi didattica 
16.1.3. Importanza dell'integrità e della qualità dei dati nella ricerca educativa 

16.2. Analisi e valutazione dei dati didattici con l'IA per il miglioramento continuo in classe 

16.2.1. Implementazione di TensorFlow nell'interpretazione di tendenze e modelli educativi attraverso tecniche di machine learning
16.2.2. Valutazione dell'impatto delle strategie pedagogiche attraverso l'analisi dei dati 
16.2.3. Integrazione del feedback basato sull'IA per l'ottimizzazione del processo di insegnamento 

16.3. Definizione degli indicatori di rendimento accademico a partire dai dati educativi 

16.3.1. Stabilire le metriche chiave per la valutazione dei risultati degli studenti 
16.3.2. Benchmarking degli indicatori per identificare le aree di miglioramento 
16.3.3. Correlazione tra indicatori accademici e fattori esterni utilizzando l'IA 

16.4. Strumenti di intelligenza artificiale per il controllo e il processo decisionale educativi 

16.4.1. Sistemi di supporto decisionale basati su tome.ai per amministratori educativi 
16.4.2. Utilizzo di Trello per la pianificazione e l'allocazione delle risorse educative
16.4.3. Ottimizzazione dei Processi Educativi Mediante Analisi Predittiva con Orange Data Mining  

16.5. Tecnologie e algoritmi di intelligenza artificiale per l'analisi predittiva dei dati di rendimento accademico 

16.5.1. Fondamenti di modellazione predittiva nell'educazione 
16.5.2. Utilizzo di algoritmi di classificazione e regressione per prevedere le tendenze educative 
16.5.3. Casi di studio di previsioni di successo in contesti educativi 

16.6. Applicazione dell'analisi dei dati con l'IA per la prevenzione e la soluzione dei problemi educativi 

16.6.1. Identificazione precoce dei rischi accademici attraverso l'analisi predittiva 
16.6.2. Strategie di intervento basate sui dati per affrontare le sfide educative 
16.6.3. Valutazione dell’impatto di soluzioni basate con DataRobot AI nell'educazione

16.7. Diagnosi personalizzata delle difficoltà di apprendimento grazie all'analisi dei dati dell'IA 

16.7.1. Tecniche di IA per l'identificazione degli stili e delle difficoltà di apprendimento con IBM Watson Education 
16.7.2. Integrazione dell'analisi dei dati nei piani di sostegno educativo individualizzati 
16.7.3. Casi di studio di diagnosi migliorate grazie all'uso dell'IA 

16.8. Analisi dei dati e applicazione dell'IA per identificare particolari esigenze educative 

16.8.1. Approcci all'IA per il rilevamento dei bisogni educativi specifici con 
16.8.2. Personalizzazione delle strategie didattiche sulla base dell'analisi dei dati 
16.8.3. Valutare l'impatto dell'IA sull'inclusione scolastica 

16.9. Personalizzazione dell'apprendimento con l'intelligenza artificiale a partire dall'analisi dei dati sulle prestazioni accademiche 

16.9.1. Creare percorsi di apprendimento adattivi utilizzando l'intelligenza Smart Sparrow 
16.9.2. Implementazione di sistemi di raccomandazione per le risorse educative 
16.9.3. Misurazione dei singoli progressi e regolazioni in tempo reale tramite Squirrel AI Learning 

16.10. Sicurezza e privacy nel trattamento dei dati educativi 

16.10.1. Principi etici e legali nella gestione dei dati educativi 
16.10.2. Tecniche di protezione dei dati e della privacy nei sistemi educativi Google Cloud Security 
16.10.3. Casi di studio di violazioni della sicurezza e del loro impatto sull'educazione 

Modulo 17. Sviluppo di progetti di Intelligenza Artificiale in Classe    

17.1. Pianificazione e Creazione di Progetti di Intelligenza Artificiale nell’Educazione con Algor Education

17.1.1. Primi passi nella pianificazione del progetto  
17.1.2. Basi di conoscenze  
17.1.3. Creazione di Progetti di Intelligenza Artificiale nell’Educazione   

17.2. Strumenti per lo sviluppo di progetti educativi con l'IA  

17.2.1. Strumenti per lo sviluppo di progetti educativi: TensorFlow Playground
17.2.2. Strumenti per progetti didattici in Storia  
17.2.3. Strumenti per progetti didattici in Matematica; Wolfram Alpha
17.2.4. Strumenti per progetti didattici in Inglese: Grammarly

17.3. Strategie per l'implementazione di progetti di IA in classe  

17.3.1. Quando implementare un progetto di IA  
17.3.2. Perché implementare un progetto di IA  
17.3.3. Strategie da attuare   

17.4. Integrazione di progetti di IA in materie specifiche  

17.4.1. Matematica e IA: Thinkster math
17.4.2. Storia e IA  
17.4.3. Lingue e IA: Deep L
17.4.4. Altre materie: Watson Studio

17.5. Progetto 1: Sviluppo di progetti educativi utilizzando l'apprendimento automatico con Khan Academy

17.5.1. Primi passi  
17.5.2. Presa in carico dei requisiti  
17.5.3. Strumenti da impiegare  
17.5.4. Definizione del progetto    

17.6. Progetto 2: Integrazione dell'intelligenza artificiale nello sviluppo di giochi educativi   

17.6.1. Primi passi  
17.6.2. Presa in carico dei requisiti  
17.6.3. Strumenti da impiegare  
17.6.4. Definizione del progetto    

17.7. Progetto 3: Sviluppo di chatbot educativi per l'assistenza agli studenti 

17.7.1. Primi passi  
17.7.2. Presa in carico dei requisiti  
17.7.3. Strumenti da impiegare  
17.7.4. Definizione del progetto   

17.8. Progetto 4: Integrazione degli agenti intelligenti nelle piattaforme educative con Knewton

17.8.1. Primi passi  
17.8.2. Presa in carico dei requisiti  
17.8.3. Strumenti da impiegare  
17.8.4. Definizione del progetto   

17.9. Valutazione e Misurazione dell'Impatto dei progetti di IA nell'Educazione con Qualtrics

17.9.1. Vantaggi del lavoro con l'IA in classe  
17.9.2. Dati reali  
17.9.3. IA in classe   
17.9.4. Statistiche sull'IA nell'educazione   

17.10. Analisi e miglioramento continuo dei progetti di IA in Educazione con Edmodo Insights

17.10.1. Progetti attuali   
17.10.2. Avviamento  
17.10.3. Cosa ci riserva il futuro  
17.10.4. Trasformare l'Aula 360  

Modulo 18. Didattica con l'Intelligenza Artificiale generativa    

18.1. Tecnologie di IA generativa da utilizzare nell'Educazione  

18.1.1. Mercato attuale: Artbreeder, Runway ML e DeepDream Generator
18.1.2. Tecnologie in uso  
18.1.3. Cosa ci aspetta  
18.1.4. Il futuro della classe  

18.2. Applicazione di strumenti di IA generativa nella pianificazione educativa  

18.2.1. Strumenti per la pianificazione: Altitude Learning
18.2.2. Strumenti e loro applicazione  
18.2.3. Educazione e IA  
18.2.4. Evoluzione   

18.3. Creazione di materiali didattici con IA generativa utilizzando Story Ai, Pix2PIx e NeouralTalk2

18.3.1. IA e i loro usi in classe  
18.3.2. Strumenti per la creazione di materiale didattico  
18.3.3. Come lavorare con gli strumenti  
18.3.4. Comandi  

18.4. Sviluppo di test di valutazione utilizzando l'IA generativa con Quizgecko

18.4.1. L'IA e il suo utilizzo nello sviluppo di test di valutazione   
18.4.2. Strumenti per lo sviluppo di test di valutazione   
18.4.3. Come lavorare con gli strumenti  
18.4.4. Comandi   

18.5. Miglioramento del feedback e della comunicazione con l'intelligenza artificiale generativa  

18.5.1. L'IA nella comunicazione  
18.5.2. Applicazione di strumenti per lo sviluppo della comunicazione in classe  
18.5.3. Vantaggi e svantaggi   

18.6. Correzione di attività e test valutativi con l'IA generativa con Gradescope AI

18.6.1. L'IA e il suo utilizzo nella correzione di attività e test di valutazione  
18.6.2. Strumenti per la correzione delle attività e dei test di valutazione   
18.6.3. Come lavorare con gli strumenti  
18.6.4. Comandi  

18.7. Generazione di sondaggi per la valutazione della qualità dell'insegnamento utilizzando l'IA generativa  

18.7.1. L'IA e i suoi usi nella generazione di indagini di valutazione della qualità degli insegnanti con l'IA   
18.7.2. Strumenti per la generazione di indagini di valutazione della qualità degli insegnanti utilizzando l'IA  
18.7.3. Come lavorare con gli strumenti  
18.7.4. Comandi  

18.8. Integrazione degli strumenti di IA generativa nelle strategie pedagogiche  

18.8.1. Applicazioni dell'intelligenza artificiale nelle strategie pedagogiche  
18.8.2. Utilizzi corretti   
18.8.3. Vantaggi e svantaggi  
18.8.4. Strumenti di IA generativa nelle strategie pedagogiche: Gans

18.9. Utilizzo dell'IA generativa per la progettazione universale dell'apprendimento  

18.9.1. IA generativa, perché ora  
18.9.2. IA nell'apprendimento  
18.9.3. Vantaggi e svantaggi  
18.9.4. Applicazione dell'IA nell'apprendimento  

18.10. Valutazione dell'efficacia dell'IA generativa nell'istruzione  

18.10.1. Dati sull'efficacia  
18.10.2. Progetti  
18.10.3. Propositi di design  
18.10.4. Valutare l'efficacia dell'IA nell'Educazione   

Modulo 19. Innovazioni e tendenze emergenti nell'IA per l’Educazione 

19.1. Strumenti e tecnologie emergenti di IA nell’ambito educativo  

19.1.1. Strumenti obsoleti di IA  
19.1.2. Strumenti attuali: ClassDojo e Seesaw
19.1.3. Strumenti futuri   

19.2. Realtà Aumentata e Virtuale nell'Educazione  

19.2.1. Strumenti di realtà aumentata  
19.2.2. Strumenti di realtà virtuale  
19.2.3. Applicazione degli strumenti e loro utilizzo  
19.2.4. Vantaggi e svantaggi  

19.3. IA conversazionale per il supporto educativo e l'apprendimento interattivo con Wysdom AI e SnatchBot

19.3.1. IA conversazionale, perché ora  
19.3.2. IA nell'apprendimento  
19.3.3. Vantaggi e svantaggi  
19.3.4. Applicazione dell'IA nell'apprendimento  

19.4. Applicazione dell'IA per migliorare la conservazione delle conoscenze  

19.4.1. IA come strumento di supporto  
19.4.2. Linee guida da seguire   
19.4.3. Prestazioni dell'intelligenza artificiale nella conservazione delle conoscenze  
19.4.4. IA e strumenti di supporto  

19.5. Tecnologie di riconoscimento facciale ed emotivo per il monitoraggio della partecipazione e del benessere degli studenti   

19.5.1. Tecnologie di riconoscimento facciale ed emotivo nel mercato di oggi  
19.5.2. Usi  
19.5.3. Applicazioni  
19.5.4. Margine di errore  
19.5.5. Vantaggi e svantaggi  

19.6. Blockchain e IA nell'Educazione per trasformare l'amministrazione educativa e le certificazioni   

19.6.1. Cos’è la Blockchain  
19.6.2. Blockchain e le sue applicazioni  
19.6.3. Blockchain come elemento trasformatore  
19.6.4. Amministrazione educativa e Blockchain  

19.7. Strumenti emergenti di IA per migliorare l'esperienza di apprendimento con Squirrel AI Learning

19.7.1. Progetti attuali   
19.7.2. Avviamento  
19.7.3. Cosa ci riserva il futuro  
19.7.4. Trasformare l'Aula 360  

19.8. Strategie per lo sviluppo di piloti con IA emergente  

19.8.1. Vantaggi e svantaggi  
19.8.2. Strategie a sviluppo  
19.8.3. Punti chiave  
19.8.4. Progetti pilota  

19.9. Analisi dei Casi di Successo nelle innovazioni di IA  

19.9.1. Progetti innovativi  
19.9.2. Applicazione dell'IA e i suoi vantaggi  
19.9.3. IA in classe, storie di successo  

19.10. Futuro dell'IA nell'Educazione  

19.10.1. Storia dell'IA nell'Educazione  
19.10.2. Dove va l'IA in classe  
19.10.3. Progetti futuri  

Modulo 20. Etica e legislazione dell'Intelligenza Artificiale nell'Educazione 

20.1. Identificazione e trattamento etico di dati sensibili nel contesto educativo 

20.1.1. Principi e pratiche per la gestione etica dei dati sensibili nell'istruzione 
20.1.2. Sfide nella protezione della privacy e della riservatezza dei dati degli studenti 
20.1.3. Strategie per garantire la trasparenza e il consenso informato nella raccolta dei dati 

20.2. Impatto sociale e culturale dell'IA nell’Educazione 

20.2.1. Analisi degli effetti dell'IA sulle dinamiche sociali e culturali all'interno degli ambienti educativi 
20.2.2. Esplorare come Microsoft AI for Accessibility può perpetuare o mitigare pregiudizi e disuguaglianze sociali 
20.2.3. Valutazione della responsabilità sociale di sviluppatori ed educatori nell'implementazione dell'IA 

20.3. Legislazione e politica sui dati nell'IA negli ambienti educativi 

20.3.1. Revisione delle attuali leggi e normative sui dati e sulla privacy applicabili all'IA nel settore educativo 
20.3.2. Impatto delle politiche dei dati sulla pratica educativa e sull'innovazione tecnologica 
20.3.3. Sviluppare politiche istituzionali per l'uso etico dell'IA in educazione con il laboratorio di etica dell'IA 

20.4. Valutazione dell'impatto etico dell'IA 

20.4.1. Metodi per valutare le implicazioni etiche delle applicazioni di IA nell'educazione 
20.4.2. Le sfide nella misurazione dell'impatto sociale ed etico dell'IA 
20.4.3. Creazione di quadri etici per guidare lo sviluppo e l'uso dell'IA nell'educazione 

20.5. Sfide e opportunità dell'IA nell'Educazione 

20.5.1. Identificazione delle principali sfide etiche e legali nell'uso dell'IA nell'educazione 
20.5.2. Esplorare le opportunità per migliorare l'insegnamento e l'apprendimento attraverso Squirrel AI Imparare 
20.5.3. Equilibrio tra innovazione tecnologica e considerazioni etiche nell'educazione 

20.6. Applicazione etica delle soluzioni di IA nell'ambiente educativo 

20.6.1. Principi per la progettazione e l'implementazione etica di soluzioni di IA nell’Educazione 
20.6.2. Studio di casi sulle applicazioni etiche dell'IA in diversi contesti educativi 
20.6.3. Strategie per coinvolgere tutti gli stakeholder nel processo decisionale etico sull'IA 

20.7. IA, diversità culturale ed equità di genere 

20.7.1. Analisi dell'impatto dell'IA sulla promozione della diversità culturale e dell'equità di genere nell'educazione 
20.7.2. Strategie per sviluppare sistemi di IA inclusivi e sensibili alla diversità con Teachable Machine by Google 
20.7.3. Valutazione di come l'IA può influenzare la rappresentazione e il trattamento di diversi gruppi culturali e di genere 

20.8. Considerazioni etiche per l'utilizzo degli strumenti di IA nell'educazione 

20.8.1. Linee guida etiche per lo sviluppo e l'utilizzo di strumenti di IA in classe 
20.8.2. Discussione sull'equilibrio tra automazione e intervento umano nell'educazione 
20.8.3. Analisi dei casi in cui l'uso dell'IA nell'istruzione ha sollevato questioni etiche significative 

20.9. Impatto dell'IA sull'accessibilità educativa 

20.9.1. Esplorare come l'IA può migliorare o limitare l'accessibilità dell’educazione 
20.9.2. Analisi delle soluzioni di IA progettate per aumentare l'inclusione e l'accesso all'educazione per tutti con Google Read Along  
20.9.3. Sfide etiche nell'implementazione delle tecnologie di IA per migliorare l'accessibilità 

20.10. Casi di studio globali su IA ed Educazione 

20.10.1. Analisi di casi di studio internazionali sull'uso dell'IA nell'educazione 
20.10.2. Confronto di approcci etici e legali in diversi contesti culturali educativi 
20.10.3. Lezioni apprese e migliori pratiche di casi globali in IA ed educazione 

Studierai un programma completo e avanzato, unico nel creare professionisti altamente qualificati per affrontare le sfide del panorama educativo guidato dall'IA"