COD.MEPA: 367161CS
Descrizione
Corso a cura del Professor Alessandro Bogliolo per DM 219
Come fanno le macchine a imparare? Il laboratorio sul campo per primaria e secondaria di primo grado propone attività didattiche unplugged per docenti, con il coinvolgimento attivo di studentesse e studenti, che permettono di comprendere, sperimentandoli in prima persona, i principi e i meccanismi di apprendimento automatico che sono alla base degli algoritmi di machine learning utilizzati per insegnare alla macchine a classificare, riconoscere e prendere decisioni, sulla base di esempi.
Modalità di svolgimento: in presenza
Destinatari: Docenti con coinvolgimento attivo di studentesse e studenti
Livello di scuola: Primaria e Secondaria
Obiettivi formativi
- L’importanza dei dati: esempi rappresentativi da cui imparare a generalizzare
- L’addestramento e l’importanza degli errori
- Algoritmi di machine learning: come imparare dagli errori
- Classificazione
- Riconoscimento
- Decisione
- Giochi di ruolo e sfide educative per perseguire gli obiettivi di apprendimento
Strumenti inclusi
- Iscrizione gratuita alla piattaforma della CodyRoby Academy, con dispense e spunti di approfondimento di Alessandro Bogliolo
- Materiali fai-da-te
Strumenti necessari (non inclusi)
Carte di CodyRoby
Durata
10 ore
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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Descrizione
Corso a cura del Professor Alessandro Bogliolo per DM 219
Come fanno le macchine a imparare? Il laboratorio sul campo per primaria e secondaria di primo grado propone attività didattiche unplugged per docenti, con il coinvolgimento attivo di studentesse e studenti, che permettono di comprendere, sperimentandoli in prima persona, i principi e i meccanismi di apprendimento automatico che sono alla base degli algoritmi di machine learning utilizzati per insegnare alla macchine a classificare, riconoscere e prendere decisioni, sulla base di esempi.
Modalità di svolgimento: in presenza
Destinatari: Docenti con coinvolgimento attivo di studentesse e studenti
Livello di scuola: Primaria e Secondaria
Obiettivi formativi
- L’importanza dei dati: esempi rappresentativi da cui imparare a generalizzare
- L’addestramento e l’importanza degli errori
- Algoritmi di machine learning: come imparare dagli errori
- Classificazione
- Riconoscimento
- Decisione
- Giochi di ruolo e sfide educative per perseguire gli obiettivi di apprendimento
Strumenti inclusi
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- Materiali fai-da-te
Strumenti necessari (non inclusi)
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Durata
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