Comprendere l'intelligenza artificiale
Che ne dici di dare un'occhiata al Glossario IA?
Glossario dei termini dell'IA
Aggiornamento del: 5 ago 24
Aggiornamento del: 5 ago 24
Presenta l'IA e l'apprendimento automatico (ML) agli studenti di età compresa tra 11 e 14 anni in modo chiaro e responsabile con questo interessante modulo di 4 lezioni.
Aggiornamento del: 13 gen 26
Aggiornamento del: 13 gen 26
Aggiornamento del: 13 gen 26
Aggiornamento del: 13 gen 26
Aggiornamento del: 13 gen 26
Gli studenti apprenderanno il concetto di "intelligenza artificiale" (IA) e porteranno a termine delle attività per descrivere cos'è e cosa non è l'IA e in che modo i sistemi IA possono essere utilizzati per il bene della società. Saranno incoraggiati ad analizzare il linguaggio utilizzato per descrivere l'IA e a utilizzare termini tecnici e appropriati.
In questa lezione, gli studenti impareranno a distinguere approcci basati sui dati e approcci basati su regole per la risoluzione dei problemi. Scopriranno in che modo i sistemi di apprendimento automatico vengono creati utilizzando un approccio basato sui dati, incluso l'apprendimento supervisionato.
Gli studenti scopriranno come vengono creati modelli di apprendimento automatico (ML) con l'apprendimento supervisionato. Comprenderanno come vengono utilizzati i dati di addestramento etichettati per addestrare i modelli di classificazione con Quick, Draw!, uno strumento di intelligenza artificiale interattivo. Infine, esamineranno come vengono utilizzati i punteggi di confidenza nelle previsioni dei modelli di ML.
Gli studenti comprenderanno come possono crearsi dei bias nei modelli di apprendimento automatico a causa dei dati utilizzati per addestrarli. Creeranno un proprio modello di apprendimento automatico per classificare immagini di mele e pomodori e scopriranno come un set di dati limitato può portare a previsioni distorte e imprecise. Infine, analizzeranno due tipi di bias che possono presentarsi nei dati di addestramento.
