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

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