Capire l’AI - Storia, Meccanismi e Applicazioni, dal Machine Learning alla Generative AI

Cos’è davvero l’Intelligenza Artificiale? Come funziona? E in che modo sta cambiando il nostro mondo?

Questo corso offre una panoramica accessibile e divulgativa sull’AI, partendo dalle sue origini fino alle applicazioni più moderne, inclusi i modelli generativi come ChatGPT e Stable Diffusion.

Senza entrare in tecnicismi, il corso guiderà i partecipanti attraverso i concetti chiave dell’AI, spiegando come le macchine possono apprendere, ragionare e creare contenuti.

Si parlerà di come l’AI possa migliorare il lavoro, la creatività e la vita quotidiana, sfatando miti e affrontando anche i limiti e i rischi di questa tecnologia.

Grazie a esempi pratici e semplici esercitazioni interattive, il corso aiuterà a comprendere il vero potenziale dell’AI, senza la necessità di competenze tecniche.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere la storia e l’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale
• Distinguere i diversi approcci all’AI e il loro impatto
• Capire come funzionano il Machine Learning e il Deep Learning
• Conoscere le basi dell’AI generativa (GPT, Stable Diffusion)
• Analizzare i principali utilizzi dell’AI nella vita reale e nel lavoro
• Riconoscere opportunità e rischi legati all’Intelligenza Artificiale

1. Le Origini dell’Intelligenza Artificiale

• Cos’è l’Intelligenza Artificiale: definizione e falsi miti
• Le prime idee di macchine intelligenti nella storia
• I primi sviluppi: dalla logica aristotelica ai primi modelli computazionali

2. Come Pensano e Agiscono le Macchine

• L’AI che pensa come un essere umano: introspezione e modellazione cognitiva
• L’AI che agisce come un essere umano: il Test di Turing
• L’AI che pensa in modo razionale: logica e ragionamento automatico
• L’AI che agisce in modo razionale: agenti intelligenti

3. Dal Perceptron al Deep Learning: L’Evoluzione dell’AI

• Il perceptron: il primo modello di rete neurale
• Limiti del perceptron e il problema della non linearità
• L’avvento della backpropagation e il superamento del problema dello XOR
• L’evoluzione verso le reti neurali profonde (Deep Learning)
• Perché l’AI ha fatto progressi enormi solo negli ultimi anni: big data, hardware e ottimizzazione

4. L’AI Generativa: Dalle Parole alle Immagini

Word2Vec e la rappresentazione vettoriale delle parole

• Dai modelli sequenziali ai Transformer: come nasce ChatGPT
• Il meccanismo di attenzione e la rivoluzione nei modelli di linguaggio
• Modelli di diffusione: come l’AI genera immagini realistiche
• Generazione del testo con modelli di diffusione

5. AI nella Vita Reale: Opportunità e Limiti

• Dove usiamo già l’AI ogni giorno (motori di ricerca, assistenti vocali, sistemi di raccomandazione)
• L’AI nel mondo del lavoro: automazione, supporto decisionale, aumento della produttività
• L’AI e la creatività: il ruolo nei contenuti digitali, nella musica e nel design
• Rischi e sfide: bias nei dati, problemi etici, deepfake e implicazioni sulla privacy

Esercitazioni Interattive

Per favorire un apprendimento attivo e coinvolgente, il corso prevede l’integrazione di esercitazioni interattive a carattere divulgativo.

Queste attività sono progettate per stimolare la comprensione dei concetti chiave senza richiedere competenze tecniche o di programmazione, rendendole accessibili anche a partecipanti con background non specialistici.