COD.MEPA: 368401CS
Descrizione
IA e Sistemi di Visione - Object Recognition
Come fa una macchina a riconoscere un oggetto? Non per intuizione o descrizione, ma perché ha visto migliaia di esempi, imparando a individuare pattern ricorrenti tramite l’addestramento sui dati. L’object recognition è oggi una tecnologia chiave, diffusa in ambiti come il controllo qualità industriale, la robotica e la realtà aumentata. Comprenderla significa acquisire una competenza centrale nel mondo digitale. Il corso approfondisce i principi della visione artificiale con un approccio pratico, guidando i partecipanti lungo l’intero ciclo di sviluppo: dalla raccolta e organizzazione delle immagini all’addestramento di modelli di classificazione accessibili, fino alla valutazione critica dei risultati. Ogni fase è supportata da esempi e casi reali, anche ispirati alle applicazioni COMAU. È previsto un project work guidato: i partecipanti creeranno un dataset, addestreranno un modello base e impareranno a valutarne le prestazioni, adattando l’attività ai diversi contesti scolastici.
OBIETTIVI
• Comprendere il funzionamento dei sistemi di object recognition, ricostruendo il ciclo completo che va dalla raccolta dei dati alla valutazione del modello addestrato.
• Applicare strumenti accessibili per la costruzione di dataset e l’addestramento di modelli semplici di classificazione delle immagini.
• Analizzare i risultati prodotti da un sistema di riconoscimento, identificando errori, bias e limiti intrinseci dei modelli di IA.
• Progettare un’attività didattica sul riconoscimento di oggetti trasferibile in classe, adattandola ai diversi livelli scolastici e contesti disciplinari.
Modalità di fruizione
Online, sincrono
STRUMENTI Inclusi
• EduXia Office
• CampusAI
STRUMENTI Consigliati (ma non inclusi)
• e.DO robot (346431)
• e.DO Cube (335862)
• Percorso certificazione per Patentino robotica
Destinatari
Docenti
Livello di scuola
Secondaria di II grado
DigComp 3.0
Area 2
Area 3
Area 6
Durata
20 ore
CampuStore è Ente Formatore accreditato (Direttiva 170/2016). Il corso è disponibile su piattaforma S.O.F.I.A. per il riconoscimento ufficiale della formazione.
Nel tuo progetto hai inserito una durata o una modalità di erogazione differente? Nessun problema! Contattaci e faremo il possibile per progettare il corso migliore per la tua scuola: [email protected]
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IA e Sistemi di Visione - Object Recognition
Come fa una macchina a riconoscere un oggetto? Non per intuizione o descrizione, ma perché ha visto migliaia di esempi, imparando a individuare pattern ricorrenti tramite l’addestramento sui dati. L’object recognition è oggi una tecnologia chiave, diffusa in ambiti come il controllo qualità industriale, la robotica e la realtà aumentata. Comprenderla significa acquisire una competenza centrale nel mondo digitale. Il corso approfondisce i principi della visione artificiale con un approccio pratico, guidando i partecipanti lungo l’intero ciclo di sviluppo: dalla raccolta e organizzazione delle immagini all’addestramento di modelli di classificazione accessibili, fino alla valutazione critica dei risultati. Ogni fase è supportata da esempi e casi reali, anche ispirati alle applicazioni COMAU. È previsto un project work guidato: i partecipanti creeranno un dataset, addestreranno un modello base e impareranno a valutarne le prestazioni, adattando l’attività ai diversi contesti scolastici.
OBIETTIVI
• Comprendere il funzionamento dei sistemi di object recognition, ricostruendo il ciclo completo che va dalla raccolta dei dati alla valutazione del modello addestrato.
• Applicare strumenti accessibili per la costruzione di dataset e l’addestramento di modelli semplici di classificazione delle immagini.
• Analizzare i risultati prodotti da un sistema di riconoscimento, identificando errori, bias e limiti intrinseci dei modelli di IA.
• Progettare un’attività didattica sul riconoscimento di oggetti trasferibile in classe, adattandola ai diversi livelli scolastici e contesti disciplinari.
Modalità di fruizione
Online, sincrono
STRUMENTI Inclusi
• EduXia Office
• CampusAI
STRUMENTI Consigliati (ma non inclusi)
• e.DO robot (346431)
• e.DO Cube (335862)
• Percorso certificazione per Patentino robotica
Destinatari
Docenti
Livello di scuola
Secondaria di II grado
DigComp 3.0
Area 2
Area 3
Area 6
Durata
20 ore
CampuStore è Ente Formatore accreditato (Direttiva 170/2016). Il corso è disponibile su piattaforma S.O.F.I.A. per il riconoscimento ufficiale della formazione.
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