AI4Arduino
OGGETTO: Piano nazionale di ripresa e resilienza, Missione 4 – Istruzione e ricerca – Componente 1 – Potenziamento dell’offerta dei servizi di istruzione: dagli asili nido alle università – Investimento 2.1 “Didattica digitale integrata e formazione alla transizione digitale per il personale scolastico”, finanziato dall’Unione europea – Next Generation EU – “Formazione del personale scolastico per la transizione digitale”.
Formazione del personale scolastico per la transizione digitale
(D.M. n. 66/2023)
Titolo del Progetto “Digitalizzando”
C.U.P. G34D23005220006 C.N.P. M4C1I2.1-2023-1222-P-33881
Laboratori di formazione sul campo: AI4Arduino
Descrizione: Questo percorso approfondisce le tecniche di AI e Machine Learning per lo sviluppo di applicazioni complesse con Arduino e microcontrollori.
Obiettivi:
- Approfondire la conoscenza di algoritmi di Machine Learning.
- Imparare a utilizzare reti neurali artificiali su Arduino.
- Sviluppare progetti AI con capacità di apprendimento e adattamento.
- Integrare l'AI con sistemi di comunicazione e IoT.
Programma:
Incontro 1: Reti neurali artificiali (3 ore)
- Architettura e funzionamento delle reti neurali.
- Addestramento e implementazione di reti neurali su Arduino.
- Utilizzo di strumenti per la progettazione e la simulazione di reti neurali.
Incontro 2: Apprendimento automatico avanzato (3 ore)
- Algoritmi di apprendimento non supervisionato (es. clustering).
- Tecniche di ottimizzazione per l'apprendimento automatico su microcontrollori.
- Applicazioni di AI per la robotica e l'automazione.
Incontro 3: AI e Internet of Things (3 ore)
- Integrazione di Arduino con piattaforme IoT (es. Google Cloud IoT Core).
- Raccolta e analisi di dati da dispositivi IoT con l'AI.
- Sviluppo di applicazioni AI per la domotica e l'industria 4.0.
Incontro 4: Progetto pratico: sistema AI per il monitoraggio ambientale (3 ore)
- Sviluppo di un sistema di monitoraggio ambientale con Arduino e AI (es. rilevamento di inquinanti, previsione di eventi meteorologici).
- Integrazione del sistema con una piattaforma IoT per la visualizzazione e l'analisi dei dati.
A chi è rivolto: Docenti interni che desiderano integrare strumenti e applicazioni di AI nella propria pratica didattica per migliorare l'apprendimento degli studenti.
Livello di ingresso: Base
Materiali: Scheda Arduino (es. Elegoo Arduino Uno R3 Starter Kit), sensori, attuatori, cavi di collegamento.
Iscrizioni: