Intelligenza artificiale: Guida all’uso

Il corso introduce l'intelligenza artificiale partendo da cosa sia davvero: come nasce, come si distinguono i sistemi ristretti, generali e generativi, e come una macchina apprende a partire dai dati. Si passa poi ai meccanismi di base del machine learning, con il peso dei dati e i limiti e le distorsioni che possono derivarne, fino alle applicazioni in servizi digitali, sanità, scuola, industria e marketing e al modo in cui stanno cambiando il lavoro. Chiude una parte dedicata a privacy, sicurezza, trasparenza e regole europee. È pensato soprattutto per chi vuole capire la materia senza essere tecnico: docenti, operatori sanitari e professionisti che usano strumenti digitali nel quotidiano, e chi vuole un uso più critico di questi strumenti.

• Cos’è l’Intelligenza artificiale: Definizione, origini storiche e classificazione delle AI (ristretta, generale, generativa). Introduzione al concetto di come “impara” una macchina (dati e modelli) ed esempi concreti di uso quotidiano.
• Come funziona: dati e algoritmi: Il ruolo cruciale dei dati (cosa sono e perché sono fondamentali). Analisi dei meccanismi base del Machine Learning e dei tipi di apprendimento (supervisionato, non supervisionato, rinforzato). Verranno trattati anche i temi del bias e dei limiti intrinseci dell’AI.
• Applicazioni dell’AI: Esplorazione delle applicazioni dell’AI nei servizi digitali, sanità, istruzione, industria e marketing. Focus sull’impatto trasformativo sul mondo del lavoro e sulle nuove competenze richieste dal mercato.
• Etica, rischi e futuro: Riflessione sugli aspetti etici, inclusi bias, trasparenza, privacy e sicurezza dei dati. Analisi del futuro dell’AI, della collaborazione uomo–macchina e della regolamentazione (es. l’AI Act europeo).