IFE ACADEMY
Machine learning: gli algoritmi al servizio della mobilità
Corso di Formazione STEM | Machine learning: gli algoritmi al servizio della mobilità | compreso Noleggio di Arduino BOT. Corso della durata di 30 ore. Numero di partecipanti massimo: 1 gruppo classe
COD: 351672
COD.MEPA: 351672CS
COD.MEPA: 351672CS
Carta del docente
Descrizione
DM 65/2023 | SOLUZIONE IDEALE PER BANDO FORMAZIONE STEM |
Livello: scuole secondarie
Corso di Formazione STEM | Machine learning: gli algoritmi al servizio della mobilità | compreso Noleggio di Arduino BOT. Corso della durata di 30 ore. Numero di partecipanti massimo: 1 gruppo classe
La Navigazione autonoma è uno dei topic più importanti nell’unione fra intelligenza artificiale. creazione di algoritmi tradizionali e cambiamento sociale del concetto di mobilità.
In questo lab programmeremo il robot mobile scoprendo prima diversi algoritmi come il segui linea, il wall follower, l’algoritmo della mano destra e altri dedicati alla navigazione
Le lezioni ci consentiranno poi di passare da un software iconico a uno testuale (python, C++) per programmare in maniera più complessa i movimenti.
Sarà possibile legare le azioni del robot a diversi algoritmi di machine learning per la comprensione dell’ambiente da parte del robot.
Il laboratorio consentirà quindi di parlare di STEM da diversi punti di vista: programmazione, problem solving, impatto etico e sociale dei veicoli autonomi, analisi dei percorsi, studio del percorso più breve fino a spingersi a concetti complessi come teorema di Bayes e calcolo del percorso più breve.
Livello: scuole secondarie
Corso di Formazione STEM | Machine learning: gli algoritmi al servizio della mobilità | compreso Noleggio di Arduino BOT. Corso della durata di 30 ore. Numero di partecipanti massimo: 1 gruppo classe
La Navigazione autonoma è uno dei topic più importanti nell’unione fra intelligenza artificiale. creazione di algoritmi tradizionali e cambiamento sociale del concetto di mobilità.
In questo lab programmeremo il robot mobile scoprendo prima diversi algoritmi come il segui linea, il wall follower, l’algoritmo della mano destra e altri dedicati alla navigazione
Le lezioni ci consentiranno poi di passare da un software iconico a uno testuale (python, C++) per programmare in maniera più complessa i movimenti.
Sarà possibile legare le azioni del robot a diversi algoritmi di machine learning per la comprensione dell’ambiente da parte del robot.
Il laboratorio consentirà quindi di parlare di STEM da diversi punti di vista: programmazione, problem solving, impatto etico e sociale dei veicoli autonomi, analisi dei percorsi, studio del percorso più breve fino a spingersi a concetti complessi come teorema di Bayes e calcolo del percorso più breve.
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La Navigazione autonoma è uno dei topic più importanti nell’unione fra intelligenza artificiale. creazione di algoritmi tradizionali e cambiamento sociale del concetto di mobilità.
In questo lab programmeremo il robot mobile scoprendo prima diversi algoritmi come il segui linea, il wall follower, l’algoritmo della mano destra e altri dedicati alla navigazione
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Sarà possibile legare le azioni del robot a diversi algoritmi di machine learning per la comprensione dell’ambiente da parte del robot.
Il laboratorio consentirà quindi di parlare di STEM da diversi punti di vista: programmazione, problem solving, impatto etico e sociale dei veicoli autonomi, analisi dei percorsi, studio del percorso più breve fino a spingersi a concetti complessi come teorema di Bayes e calcolo del percorso più breve.
Livello: scuole secondarie
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La Navigazione autonoma è uno dei topic più importanti nell’unione fra intelligenza artificiale. creazione di algoritmi tradizionali e cambiamento sociale del concetto di mobilità.
In questo lab programmeremo il robot mobile scoprendo prima diversi algoritmi come il segui linea, il wall follower, l’algoritmo della mano destra e altri dedicati alla navigazione
Le lezioni ci consentiranno poi di passare da un software iconico a uno testuale (python, C++) per programmare in maniera più complessa i movimenti.
Sarà possibile legare le azioni del robot a diversi algoritmi di machine learning per la comprensione dell’ambiente da parte del robot.
Il laboratorio consentirà quindi di parlare di STEM da diversi punti di vista: programmazione, problem solving, impatto etico e sociale dei veicoli autonomi, analisi dei percorsi, studio del percorso più breve fino a spingersi a concetti complessi come teorema di Bayes e calcolo del percorso più breve.
