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Creazione di un progetto Scratch per riconoscere alcuni testi classificati con Machine Learning for Kids tramite l’estensione AI

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Il Progetto Diderot potenzia la didattica di base offerta dalle scuole e si articola in lezioni, corsi, attività e visite didattiche, a partecipazione gratuita.

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CLASSI - ESEMPI

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Programmo e Invento con l’IA – Laboratori di Scratch, App Inventor e MachineLearningforKids – Programma DIDEROT

FINALITA'

Introduzione ai concetti di base della programmazione finalizzati allo sviluppo di applicazioni ludico-educative, dal disegno della veste grafica allo sviluppo del codice con Scratch e App Inventor. Illustrazione delle fasi per la realizzazione di applicazioni che utilizzino Machine Learning for Kids, introducendo i concetti di base sul tema dell'Intelligenza Artificiale.

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Introduzione ad App Inventor

Concetti base dell’interfaccia

Programmazione a blocchi

Oggetti e loro proprietà

Gestione eventi

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Cos’è l’intelligenza artificiale (AI)?

Breve storia ed evoluzione dell’AI

Applicazioni dell’AI

AI debole vs. AI forte

Machine learning e deep learning

Reti neurali

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Can a neural network learn to recognize doodles? See how well it does with your drawings and help teach it, just by playing.

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Prova a vedere a "giocare" in questo sito e descrivere brevemente come funziona attingendo alla sua presentazione.

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Mappa Concettuale

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Mapify: Transform anything to mind maps by AI, formerly Chatmind

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Concetti e Tecnologie dell'Intelligenza Artificiale

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Concetti e Tecnologie dell'Intelligenza Artificiale

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Mapify: Transform anything to mind maps by AI, formerly Chatmind

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Esplora il mondo dei Chatbot: programmi IA che simulano dialoghi umani, potenziando l’interazione e automatizzando i servizi.

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Machine learning e Intelligenza Artificiale: sono la stessa cosa?

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Intelligenza Artificiale e Machine Learning non sono la stessa cosa, un approfondimento sulle differenze e sulle caratteristiche di ognuna.

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Mappa concettuale

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Mapify: Transform anything to mind maps by AI, formerly Chatmind

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Summarize anything into a clear, structured mind map. Simplify complexity and boost your productivity 10x.

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Informazioni generali

Rendi più ricche e coinvolgenti le tue lezioni, presentazioni o riunioni con il software di presentazione e i vari strumenti di interazione offerti da LiveCloud.online. Questo è il complemento ideale per la didattica, una piattaforma intuitiva e semplice da usare, ideale per potenziare il coinvolgimento e l'efficacia delle tue presentazioni!

Semplice e live

Non è richiesta alcuna preparazione! Puoi utilizzare la lavagna e gli strumenti di interazione live, dove e quando vuoi. Se vuoi preparare la lezione, salvarla o addirittura condividerla con altri, anche questo è possibile.

Suggerimenti

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Gratis e senza un account

La lavagna digitale e tutti gli strumenti di LiveCLoud sono utilizzabili gratuitamente; per iniziare non è necessario nemmeno un account.
Se vuoi utilizzare le funzioni avanzate, è possibile creare un account. Scopri di più sulle funzioni avanzate qui.

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Rendi ricca la tua lezione, presentazione o riunione con il set di strumenti di interazione di LiveCloud. L’interazione dal vivo con il tuo pubblico aumenta il coinvolgimento e l’efficacia.

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Differenza AI ed ML

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https://theresanaiforthat.com/

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Cinquant'anni fa, il chip più avanzato conteneva poche migliaia di transistor. Oggi parliamo di qualcosa come miliardi di transistor in uno spazio grande come un'unghia. Una complessità tale che solo l'intelligenza artificiale può gestirla efficacemente. E, come dicono i teosofisti, "quando l'allievo è pronto, il Maestro appare". I chip neurali sono entrati in una nuova era: quella in cui l'AI progetta se stessa, ottimizzando layout e performance ben oltre le capacità umane. Una trasformazione silenziosa ma dirompente.

L'evoluzione dei chip neurali

La domanda di potenza di calcolo cresce esponenzialmente anno dopo anno. Dal processore Gekko del Nintendo GameCube nel 2001, con i suoi 21 milioni di transistor, siamo arrivati a chip neurali che ne contengono 50 miliardi. Una crescita vertiginosa che riflette la nostra fame insaziabile di tecnologia sempre più avanzata.

Progettare un chip moderno può richiedere più di tre anni e coinvolgere centinaia o persino migliaia di persone. Come ci si aspetterebbe, può finire per essere terribilmente costoso e non c'è spazio per errori.

Le Unità di Elaborazione Neurale (NPU) sono diventate componenti essenziali in laptop e server cloud, specializzate nell'esecuzione efficiente di compiti di machine learning. La complessità di questi chip neurali ha raggiunto livelli tali da rendere impossibile la loro progettazione utilizzando approcci convenzionali.

Il ruolo dell'AI

L'AI è diventata indispensabile nel processo di progettazione dei chip neurali. È dal "lontano" 2016 che le aziende produttrici utilizzano algoritmi di machine learning per ottimizzare il posizionamento dei componenti, la gestione termica e l'efficienza energetica dei processori.

Nel 2021, Samsung ha presentato il primo chip commerciale progettato con l'ausilio dell'AI. In tutto, nel momento in cui vi scrivo sono già oltre 300 i chip commerciali realizzati con tecnologie di intelligenza artificiale.

Chip neurali, la progettazione "democratizzata"

Gli strumenti di AI generativa stanno rendendo la progettazione dei chip neurali più accessibile. I sistemi di assistenza basati sull'AI permettono anche a ingegneri junior di operare a livelli precedentemente riservati agli esperti.

I chatbot specializzati possono analizzare rapidamente centinaia di pagine di specifiche tecniche, estraendo vincoli e requisiti critici. Questo non solo accelera il processo di progettazione, ma democratizza l'accesso a un campo tradizionalmente riservato a specialisti di alto livello.

La prossima frontiera sono i sistemi "agentici", in grado non solo di suggerire soluzioni ma di implementarle autonomamente. Potranno eseguire test, identificare problemi, correggere i design e verificarne il funzionamento senza alcun intervento umano. A cosa ci porterà?

Il futuro della co-evoluzione

La traiettoria che si sta delineando nel campo dei chip neurali apre riflessioni profonde sul futuro dell'innovazione tecnologica. È chiaro che al momento non siamo di fronte a una semplice automazione del processo di design, ma all'emergere di una nuova forma di simbiosi creativa tra mente umana e intelligenza artificiale. E più in là? Sono i primi segni di singolarità tecnologica?

Nessuno ha la risposta a questa domanda: quello che vedo io in questo scenario, è che il ruolo dell'ingegnere umano si sta evolvendo verso quello che potrei definire un "meta-progettista". Un professionista che, invece di occuparsi dei dettagli microscopici dell'implementazione, si concentra sulla visione d'insieme, sulle decisioni architetturali e sulle implicazioni etiche delle sue scelte.

Forse il futuro della progettazione dei chip neurali non sarà né completamente umano né completamente artificiale, ma una danza collaborativa dove ciascuno porta i propri punti di forza: l'intuizione, la creatività e la visione d'insieme degli umani, combinate con la precisione, la velocità e la capacità di ottimizzazione dell'AI. È un futuro che promette di essere tanto stimolante quanto ricco di sfide inedite: ma sempre meglio del "mammone" Skynet, no?

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L'AI inizia a progettarsi i suoi chip neurali, ma niente Singolarità

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L'AI ora disegna i propri chip neurali in autonomia. Un balzo in avanti che potrebbe portarci verso una singolarità tecnologica meno lontana.

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Impatti etici dell’AI

Principi etici fondamentali

Problemi di bias nei modelli di machine learning

Privacy e sorveglianza, responsabilità

Automazione del lavoro e impatto sociale

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Discussione di gruppo su come le tecnologie AI possono influenzare la vita quotidiana e quali sono le principali sfide etiche

Casi studio su bias nei dati

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L'etica è una riflessione filosofica che si dedica allo studio delle norme e dei valori che governano il comportamento umano. Essa cerca di comprendere razionalmente le azioni e le regole che determinano un determinato comportamento in una cultura

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La morale si riferisce a un insieme di norme e comportamenti accettati dalla società, che cercano di armonizzare le interazioni tra le persone. Mentre l'etica è più una questione di pensiero critico e analisi, la morale è considerata pratica e concreta, poiché si basa sulle azioni effettive degli individui.

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AI-generated "real fake" video of Barack Obama

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AI-generated "real fake" video of Barack Obama

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AI-generated "real fake" video of Barack Obama

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Ethics & AI: Privacy & the Future of Work

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Moral Machine

La "Moral Machine" è una piattaforma online, sviluppata presso il Massachusetts Institute of Technology (MIT), che genera dilemmi morali e raccoglie informazioni sulle decisioni che le persone prendono tra due esiti distruttivi.

Gli scenari presentati e le informazioni raccolte verrebbero utilizzate per ulteriori ricerche sulle decisioni che l'intelligenza artificiale deve prendere in futuro.

Per esempio, poiché l'intelligenza artificiale svolge un ruolo sempre più significativo nella tecnologia di guida autonoma, progetti di ricerca come Moral Machine aiutano a trovare soluzioni per decisioni di sfida alla vita e alla morte che dovranno affrontare veicoli a guida autonoma.

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A platform for public participation in and discussion of the human perspective on machine-made moral decisions

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Ethics & AI: Equal Access and Algorithmic Bias

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Ethic and AI - Created with Diffit-001pdf

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Ricerca e riflessione degli studenti (30 minuti)

Condividere digitalmente le aree di ricerca sull'intelligenza artificiale. Questa guida alle attività è progettata per essere utilizzata digitalmente in modo che gli studenti possano fare clic sui collegamenti ed esplorare le risorse online.

Far lavorare gli studenti in gruppi per la loro ricerca, con tutti gli studenti dello stesso gruppo che ricercano lo stesso argomento ma leggono articoli diversi.

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Dispensa della Guida alla riflessione sulla ricerca

fare ricerche sulla loro area, rispondendo alle domande sulla dispensa lungo il percorso. Assicurati che gli studenti rispondano solo alle domande sulla parte anteriore della loro guida di riflessione per ora.

Incoraggia gli studenti a esaminare 3-4 articoli dalla loro lista, assicurandoti che almeno un articolo provenga dalla sezione "Impatto sociale" e almeno un articolo dalla sezione "Considerazioni etiche". Gli studenti possono anche fare le proprie ricerche, ad esempio: cercando la "Persona Spotlight" elencata in ogni sezione.

Gli studenti possono sfogliare gli articoli più lunghi alla ricerca di idee chiave, prendere appunti, porre domande aggiuntive e utilizzare un motore di ricerca per indagare ulteriormente se il tempo lo consente

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Apprendimento supervisionato e non supervisionato: differenza tra algoritmi di machine learning - AWS

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Qual è la differenza tra machine learning supervisionato e non supervisionato? Come utilizzare il machine learning supervisionato e non supervisionato con AWS.

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Cos'è il machine learning e come funziona.

Algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato.

Algoritmi di base, dati di addestramento

Classificazione degli oggetti: testi, immagini, audio, ecc.

Come utilizzare Machine Learning for Kids per addestrare modelli.

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Creazione di un account in Machine Learning for Kids

Creazione di un modello testuale

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An educational tool for teaching kids about machine learning, by letting them train a computer to recognise text, pictures, numbers, or sounds, and then make things with it in tools like Scratch.

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Addestrare un modello per riconoscere un testo che riporti verbi al Presente e all'Imperfetto.

1. Creare due gruppi di testi (Presente e Imperfetto)

2. Addestrare il modello con almeno 20 verbi coniugati al Presente ed altrettanto all'Imperfetto

3. Testare il modello con nuovi verbi coniugati al Presente e all'Imperfetto nella cartella TEST

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Addestrare un modello per riconoscere immagini di Cani e Gatti.

1. Creare una cartella sul PC denominata Cane - Gatto

2. Creare due sottocartelle denominate Training e Test

3. Raccogliere almeno 10 foto di Cani (nominare le foto come Cane1, Cane2, ecc.) e copiarle nella cartella Training

4. Raccogliere almeno 10 foto di Gatti e copiarle nella cartella Training

5. Raccogliere 4 foto di Cani e 4 di Gatti e copiarle nella cartella Test

6. Addestrare il modello

7. Testare il modello con le foto presenti nella cartella TEST

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Addestrarre un modello per riconoscere Materiale per la Raccolta Differenziata.

1. Creare una cartella sul PC denominata RaccoltaDifferenziata

2. Creare due sottocartelle denominate Training e Test

3. Raccogliere almeno 10 foto per ogni Categoria (nominare le foto come Vetro1, Vetro2, ecc.) e copiarle nella cartella Training

4. Raccogliere altre 4 foto per ogni Categoria e copiarle nella cartella Test

5. Addestrare il modello

6. Testare il modello con le foto presenti nella cartella TEST

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Materiali aggiuntivi

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This is a collection of experiments that teachers, parents, and students have found helpful, whether in the classroom or learning from home. Create music, make art, take virtual field trips, and more. If you're a developer with a project you think could be helpful for learning, submit it above.

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Experiments for Learning - Experiments with Google

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Since 2009, coders have created thousands of amazing experiments using Chrome, Android, AI, WebVR, AR and more. We're showcasing projects here, along with helpful tools and resources, to inspire others to create new experiments.

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Utilizzo di estensioni AI su AppInventor

Creazione di un progetto di riconoscimento testo con l’estensione AI di AppInventor

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Creazione di una semplice app interattiva con App Inventor

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Quando bisognerebbe usare il Machine Learning?

Il Machine Learning può essere usato quando si ha a che fare con un problema o un’attività complessa che coinvolge una grande quantità di dati e molte variabili, ma nessuna formula o equazione esistente. Ad esempio, il Machine Learning è un’ottima soluzione per gestire soluzioni di questo tipo.

Le equazioni e le regole scritte a mano sono troppo complesse, come nel caso del riconoscimento dei volti e del parlato.

La natura dei dati cambia di continuo e il programma deve essere adattato, come nel trading automatico, la previsione del fabbisogno energetico e la previsione delle tendenze di acquisto.

Le regole di un’attività sono in costante cambiamento, come nel rilevamento delle frodi dai record delle transazioni.

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Come si fa a scegliere l’algoritmo da utilizzare?

Scegliere l’algoritmo più giusto da usare può sembrare arduo in quanto esistono decine di algoritmi di Machine Learning con e senza supervisione, ciascuno dei quali adotta un approccio diverso all’apprendimento. Non esiste un metodo migliore o una soluzione adatta per tutte le occasioni. In parte, per trovare l’algoritmo giusto non si deve fare altro che procedere per tentativi ed errori. Neanche i data scientist più esperti sono in grado di capire se un algoritmo funzionerà senza prima provarlo. La selezione dell’algoritmo, però, dipende anche dalle dimensioni e dalla tipologia di dati con cui si lavora, dalle informazioni che si desidera ottenere da tali dati e dall’uso che verrà fatto delle informazioni ottenute.

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Machine Learning con MATLAB - Guida introduttiva

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Difficilmente il Machine Learning è un processo lineare dall’inizio alla fine. Ti troverai a ripetere costantemente gli stessi passaggi e a tentare idee e approcci differenti. Questa sezione descrive un workflow sistematico di Machine Learning, mettendo in luce alcuni dei punti decisionali più importanti.

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Come si insegna ad una macchina a riconoscere un gatto? Fabrizio Falchi parla di Machine Learning

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Machine Learning Explained in 100 Seconds

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Addestrarre un modello per riconoscere Materiale per la Ac.

1. Creare una cartella sul PC denominata SmartClass

2. Raccogliere almeno 10 esempi di testo per ogni Categoria (nominare le categorie come Accendi_Lampada, Spegni_Lampada,Accendi_Ventola, Spegni_Ventola)

3. Addestrare il modello

4. Testare il modello con testi non presenti nelladiverse categorie.

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Appunti APP INVENTOR

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App Inventor

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UNESCO: Shaping the Future of AI Education

From September 4 to 7, 2023, three members of the App Inventor community-Dr. Natalie Lao, Pedro Philippi Araújo, and Daeun Yoo-were invited to share their expertise on AI education at the inaugural UNESCO Digital Learning Week in Paris, France. A reboot of UNESCO's Mobile Learning Week, Digital Learning Week is touted as the "new annual flagship event on digital learning and the transformation of education."

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UNESCO: Shaping the Future of AI Education From September 4 to 7, 2023, three members of the App Inventor community-Dr. Natalie Lao, Pedro Philippi Araújo, and Daeun Yoo-were invited to share their expertise on AI education at the inaugural UNESCO Digital Learning Week in Paris, France.

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DESCRIZIONE CODICE

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IMMAGINE

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App Inventor has worked with iPhones and iPads since March 2021, and we’ve added many more capabilities since then. Almost all apps in our list of tutorials work well on the iOS Companion app (see “Future Work” below for exceptions). Now, you can create, test, and share apps for iOS devices!

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Installare l'app da Google Play

oppure da Apple Store