Indice
Introduzione al Corso
Obiettivi del corso
Cosa si intende per intelligenza artificiale (IA)
Breve storia dell’IA
Cosa è l’Intelligenza Artificiale?
Definizione di IA
Differenza tra IA debole e IA forte
Concetti chiave e terminologia
Tipologie di Intelligenza Artificiale
Intelligenza Artificiale ristretta (Narrow AI)
Intelligenza Artificiale generale (General AI)
Superintelligenza
Fondamenti di Machine Learning
Cos’è il Machine Learning (Apprendimento automatico)
Tipi di Machine Learning: Supervisato, non supervisionato, e rinforzo
Esempi pratici di Machine Learning
Intelligenza Artificiale Generativa
Cos’è l’IA generativa
Applicazioni dell’IA generativa (es. immagini, testi, musica)
Algoritmi generativi: Reti generative avversarie (GAN), modelli transformer
Assistenti di Intelligenza Artificiale Personalizzati
Cos’è un assistente IA personalizzato
Come vengono costruiti
Esempi di utilizzo nel mondo reale (salute, e-commerce, customer service)
Approfondimento: Natural Language Processing (NLP)
Cosa si intende per NLP
Funzionamento dei modelli di linguaggio come GPT
Applicazioni del NLP: Chatbot, traduzione automatica, analisi del testo
Algoritmi e Tecnologie Correlate
Algoritmi di apprendimento: Decision Trees, Random Forest, Reti neurali
Cosa sono le reti neurali e come funzionano
Introduzione al Deep Learning
Etica e Sicurezza nell’Intelligenza Artificiale
Rischi e sfide dell’IA
IA etica e responsabile
IA e bias algoritmici
Prospettive Future dell’Intelligenza Artificiale
Sviluppi recenti e futuri
Come l’IA cambierà i vari settori (salute, industria, educazione)
Glossario dei Termini Fondamentali
Elenco dei termini chiave spiegati in modo semplice
Conclusioni e Risorse per Approfondire
Riassunto dei concetti appresi
Risorse aggiuntive per continuare a imparare