SIMBI
AI e Didattica | Macchine che apprendono - Laboratorio sul campo
Laboratorio formativo sul campo per docenti con coinvolgimento attivo studenti - AWARENESS (10h)
COD: 367171
COD.MEPA: 367171CS
COD.MEPA: 367171CS
Descrizione
Corso ideato dal Prof 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
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
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Giochi di ruolo e sfide educative per perseguire gli obiettivi di apprendimento
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Il prodotto non è presso il nostro magazzino e i tempi di consegna dipendono dal nostro fornitore: contattaci per dei tempi di consegna più precisi Su ordinazione:Il prodotto non è presso il nostro magazzino e i tempi di consegna dipendono dal nostro fornitore: contattaci per dei tempi di consegna più precisi
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Descrizione
Corso ideato dal Prof 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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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
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Decisione
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