Corso: Intelligenza Artificiale Generativa (IA)

Il corso su Intelligenza Artificiale Generativa introduce le potenzialità dell’intelligenza artificiale (IA) – vale a dire “l’intelligenza” che una macchina esprime quando percepisce il suo ambiente e compie azioni che massimizzano la probabilità di raggiungere obiettivi specifici.  

Sviluppare una comprensione dei concetti chiave e del potenziale dell’Intelligenza Artificiale

Utilizzando correttamente la tecnologia IA, le aziende e le organizzazioni possono risparmiare tempo e denaro, innovare automatizzando processi e compiti routinari, aumentare la produttività e l’efficienza operativa e prendere decisioni commerciali più rapide basate sugli output delle tecnologie cognitive. Interessati ad esplorare i principi base di questa tecnologia emergente e studenti che desiderano aggiungere conoscenze tecniche generali ai loro studi.

Principali obiettivi di apprendimento:

• Definire l’Intelligenza Artificiale e riconoscere le fasi e le tappe del suo sviluppo

• Comprendere come funziona l’IA, compresi i principi chiave su cui si basa

• Definire i termini apprendimento automatico (machine learning), rete neurale (neural network) e    apprendimento profondo (deep learning) e le caratteristiche distintive di ciascuno

• Identificare la necessità dell’IA e riconoscere esempi di come l’IA supporta l’estrazione di dati, l’elaborazione del linguaggio naturale e il processo decisionale

• Riconoscere i limiti, le linee guida etiche, l’impatto sociale ed economico, nonché potenzialità e implicazioni dell’IA.

Cos’è l’Intelligenza Artificiale (IA)?

• Definisci il termine IA

• Tre fasi dell’IA: ristretta, generale, super

• Punti chiave nello sviluppo dell’IA

Come funziona l’IA?

• Definizione di apprendimento automatico e caratteristiche principali

• Reti neurali: definizione e caratteristiche principali

• Apprendimento profondo: definizione e caratteristiche principali

Esempi comuni di IA

• Identifica la necessità della presenza dell’IA nelle organizzazioni e nella società

• Esempi di come l’IA supporta l’estrazione di dati

• Esempi di come l’IA supporta l’elaborazione del linguaggio naturale

• Esempi di come l’IA supporta il

Adozione dell’IA: sfide e potenziale

• Riconosci i limiti dell’IA

• Riconosci le linee guida etiche che dovrebbero informare l’operatività dell’IA:  chiarezza e desiderabilità dello scopo, trasparenza, competenza nelle operazioni

• Impatto sociale ed economico dell’IA

• Potenziale e implicazioni dell’IA per diversi settori

• Implicazioni dell’adozione dell’IA in uno scenario dato.