Corso DEEP LEARNING intelligenza artificiale generativa e supercalcolo

Obiettivi del corso

Il corso è realizzato nell’ambito del progetto europeo EuroCC Italy,  da CINECA e Fondazione IFAB, con il patrocinio dell’Assemblea legislativa della Regione Emilia-Romagna e dell’Ufficio Scolastico regionale E-R.

Il corso è rivolto ai dipendenti della pubblica amministrazione.
L’orientamento alla didattica lo rende particolarmente adatto agli insegnanti delle scuole secondarie.

Il corso si pone l’obiettivo di fornire:

• Conoscenze ed aggiornamenti sulle materie oggetto del corso
• Esempi di applicazioni pratiche che possano essere utilizzate nei laboratori in classe
• Spunti ed elementi per l’integrazione delle conoscenze acquisite nella didattica

Per questo motivo il corso è stato concepito per poter essere seguito da tutti i dipendenti della pubblica amministrazione, indipendentemente dal livello di competenza iniziale. Nell’ottica degli insegnanti, il corso è rivolto a tutto il corpo docente, indipendentemente dalle materie di insegnamento: soltanto alcuni approfondimenti saranno specificatamente dedicati a chi ha competenze di programmazione, agli insegnanti di informatica, matematica e fisica. Le tecnologie analizzate nel corso, infatti, hanno la caratteristica di essere trasversalmente applicabili in molteplici settori, il che richiede necessariamente team di lavoro interdisciplinari, composti da esperti di dominio oltre che da matematici e informatici. Anche nella scuola è fondamentale una partecipazione multidisciplinare così da poter ipotizzare laboratori e casi d’uso che possano spaziare dall’arte alla storia, dalle scienze alle lingue straniere.

Il corso è strutturato come segue:

1. Tre sessioni teoriche: Deep learning (Lezione 1), intelligenza artificiale generativa (Lezione 2), supercalcolo (Lezione3). Alla fine di ogni sessione gli insegnanti si riuniranno in gruppi per svolgere alcune riflessioni per co-progettare la didattica.
2. Una sessione pratica: incorporata nella lezione 3, consta di un laboratorio strutturato in piccoli gruppi, durante il quale verranno messe in pratica le conoscenze acquisite, con casi d‘uso concreti, eventualmente suggeriti dai partecipanti al corso.
3. Una sessione di coprogettazione della didattica (rivolta agli insegnanti). La sessione di coprogettazione è funzionale ad individuare modalità con cui calare nella programmazione scolastica le conoscenze apprese. La partecipazione di insegnanti dello stesso istituto scolastico è pertanto utile per una coprogettazione il più aderente possibile alla realtà della singola scuola.

Le sessioni teoriche possono essere seguite da remoto o in presenza e saranno registrate. Il luogo in cui si terranno le sessioni è a Bologna, in una sala da definire in base al numero di iscrizioni. Le videolezioni create saranno aggiornate nel corso del tempo, integrando brevi pillole formative sulle più recenti novità.

• Alla sessione pratica è prevista esclusivamente la partecipazione in presenza.
• La sessione di coprogettazione della didattica si svolgerà esclusivamente on line.

Struttura del corso

Lezione 1: Deep Learning    18 marzo 2025, 14.30-18.00
Obiettivi:
- Definire i concetti base dell’intelligenza artificiale
- Fornire gli strumenti per comprendere la centralità dei dati negli algoritmi di intelligenza artificiale
Struttura:
- Intelligenza artificiale, machine learning o deep learning?
- Tutto parte dai dati: garbage in, garbage out
- Come si misurano gli errori negli algoritmi
- Deep Learning e reti neurali
- Introduzione alla co-progettazione e primo ice-breaker di gruppo (30 minuti) – solo per insegnanti

 Lezione 2:  Intelligenza artificiale generativa     26 marzo 2025, 14.30-18.00 
Obiettivi:
- Comprendere il funzionamento dell’intelligenza artificiale generativa
- Comprendere gli elementi costituenti di un modello di linguaggio, dalla gestione del testo in input alla   generazione
- Strumenti per l’uso critico di modelli di intelligenza artificiale con esempi in ambito didattico
Struttura:
- Intelligenza artificiale generativa: dai chatbot alla generazione di immagini
- Limiti e potenzialità dell’intelligenza artificiale generativa
- Come usare l’intelligenza artificiale nella didattica

 Lezione 3:  Supercalcolo       3 aprile 2025, 14.30-18.00
Obiettivi:
- Comprendere i concetti base del supercalcolo e del calcolo parallelo
- Comprendere la relazione tra intelligenza artificiale e supercalcolo
- Sperimentare il vantaggio del calcolo parallelo nell’allenamento di chatbot
Struttura:
- Introduzione al supercalcolo
- Supercalcolo e intelligenza artificiale
- Sessione pratica: laboratorio sul supercalcolo

 Lezione 4:  Co-progettazione della didattica      11 aprile 2025, 14.30-18.00
Obiettivi:
- Ricapitolare e definire insieme ai docenti una “summa” delle idee chiave del percorso, per una loro         trasposizione didattica
- Elaborare una bozza di attività didattica per studenti di scuola secondaria sull’educazione al supercalcolo e all’Intelligenza Artificiale
- Definire per questa attività contesto (curricolare, extra curricolare), modalità di erogazione (singolo docente, più docenti), obiettivi di apprendimento e bozza dei contenuti
Struttura:
- Introduzione all’attività e presentazione della griglia di progettazione
- Lavoro di gruppo sulla ricerca delle big ideas del supercalcolo e dell’IA
- Lavoro di gruppo sulla coprogettazione
- Restituzione
- Open discussion e conclusioni

Iscrizioni entro il 21 febbraio

Per iscriversi compilare il form corrispondente:
form per insegnanti
form per dipendenti della Pubblica Amministrazione

per informazioni:
Luisa Monti: luisa.monti@regione.emilia-romagna.it