040 ATTIVAZIONE CORSI STEM DI ROBOTICA E INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Oggetto: ATTIVAZIONE CORSI STEM DI ROBOTICA E INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Si comunica che a partire dal 09 ottobre 2024 avranno inizio i seguenti corsi di
formazione relativi al DM 65 per tutti gli studenti del triennio.
I corsi avranno la durata di 25 ore ciascuno, come da calendario allegato, da svolgersi
in presenza a Scuola, saranno gratuiti per i partecipanti ma con presenza obbligatoria.
Essendo a numero chiuso, si invitano tutti gli interessati ad iscriversi quanto prima
segnalando il proprio nome, cognome, classe e corso/i di interesse alla prof.ssa Fantozzi
Tania, Tutor dei progetti.
ROBOTICA E DIDATTICA (CORSO BASE): (massimo 25 studenti )
● Concetti di base sulla robotica e le competenze trasversali:cos’è un Robot e cosa
ci si può fare con un Robot,in particolare nella didattica: Computational thinking /
Coding; approccio laboratoriale all’insegnamento (Maker’s Culture -Learning by
Doing); TeamWorking; Tinkering; Modellazione 3D;
● Insegnamento: attraverso la Robotica: didattica esperienziale;
● Architettura di sistemi per IoT e uso della robotica in campi applicativi: ambiente;
misurazione di parametri, come: temperatura, umidità, pressione, VOC (Volatile
Organic Compound) o indoor air quality (IAQ)
● Sistemi di gestione, differenze tra schede di controllo utilizzabili nella robotica:
Bare Metal o Sistema Operativo, perché l’uno o l’altro;
● Concetti sulla sensoristica;
● Spiegazioni inerenti come assemblare il kit e dei suoi componenti (unità centrale,
sensori…);
● Programmazione, conoscenze minime da acquisire: sistema operativo Linux,
accenni; linguaggio Python, accenni;
● Risultati:analisi del kit con programma predefinito; progettazione di un primo
software; collaudo del software;
● Eventuale Gara di abilità nello sviluppo di applicazioni particolari, creative
thinking e verifica del livello di apprendimento del singolo discente.
INTELLIGENZA ARTIFICIALE (CORSO BASE): (massimo 20 studenti con
conoscenza di almeno un linguaggio di programmazione)
Il corso ha l’obiettivo di portare gli studenti a comprendere sia i fondamenti del
funzionamento delle tecniche di machine learning, sia ad applicare queste tecniche in un
contesto realistico attraverso il seguente programma:
Breve introduzione all’intelligenza artificiale: metodo deduttivo, inferenza, reti neurali. Il
test di Turing; sistemi esperti; AI e giochi; robotica. Aspetti etici e sociali dell’Intelligenza
artificiale. Il problema dei pregiudizi e della qualità dei dati per l’allenamento. AI e privacy.
AI e inquinamento ambientale. AI ed i problemi sociali. La soluzione europea (AI Act).
Teoria del machine learning. Analisi di semplici reti neurali con simulatori online. Il
linguaggio Python: caratteristiche, sintassi, costrutti base. Selezione, cicli, liste, funzioni.
Programmazione a oggetti, classi, moduli. Uso dei Jupyter Notebooks per la gestione di
progetti Python interattivi; documentazione dei progetti; uso del linguaggio di markup
Markdown. Uso della libreria Matplotlib. Uso delle librerie scientifiche NumPy e SciPy. Uso
della libreria Pandas per l’analisi dei dati. Uso della libreria di machine learning Scikit
Learn. Applicazione della libreria Scikit Learn con dataset reali.