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AI will not replace you. A person who's using AI will replace you
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Obiettivi Formativi
Fornire allo studente una visione della cognizione umana basata sull'ipotesi dell'Intelligenza culturale. Permettere di comprendere il ruolo centrale svolto dagli artefatti umani nel dare forma e contenuto alla cognizione umana. Offrire un'esperienza formativa pratica collegata a uno degli strumenti umani più potenti, il pensiero computazionale. Sfidare gli studenti a contribuire al processo di innovazione delle tecnologie cognitive utilizzando il Machine Learning Interattivo.
Didactic Aims
To Provide students with a vision of human cognition based on the thesis of cultural Intelligence. Provide an understanding of the central role played by human artifacts in shaping and nurturing human cognition. To offer a practical training experience connected to one of the more powerful human tools, computational thinking. Challenging students to contribute to the innovation of cognitive technologies by designing solutions with the use of Interactive Machine Learning.
CONTENT:
Short history of cognitive science. Cultural-Historical approach. Cognitive artifacts. Computational thinking. The hidden language of things. Intro to neural computation. Exploration in the world of Machine learning. Teacheable Machine exercises. Creating classifiers. Browsing the Google Tensorflow Playground. The evolution of neural Nets from Perceptron to Convolutional Neural Network. Creating Classification and Regression models with DataRobot. Real case problems with EdgeImpulse. Generating Useful Inputs For Machine Learning. Final project.
CONTENUTI:
Breve storia delle Scienze Cognitive. L'approccio storico-culturale. Gli Artefatti cognitivi. Il Pensiero computazionale. Il linguaggio nascosto delle cose. Introduzione alla computazione neurale. Esplorazioni nel mondo del Machine learning. Esercizi con Teacheable Machine. Creazione di classificatori. Esplorazione di Google Tensorflow Playground. L'evoluzione delle reti neurali dal Percettrone alle Reti Neurali Convoluzionali. Creazione di modelli di classificazione e regressione con DataRobot. Casi reali di Machine Learning con EdgeImpulse. Generazione di input utili per l'apprendimento automatico. Progetto finale.
TESTI:
Harari Y.: Homo Deus
Mitchell M.: L'intelligenza artificiale. Una guida per esseri umani pensanti
Domingos P.: The Master Algorithm
Chada B., Juwe S.: Agile Machine Learning with DataRobot
Rizzo A.: Ergonomia Cognitiva (solo il capitolo 12 - Gli artefatti Umani)
Progetti delloscorso anno accademico 2021-2022
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