– 20 ore per ogni classe terza –

• Modulo 1: Introduzione a Unity e all’interfaccia
• Modulo 2: Creazione di un ambiente di gioco
• Modulo 3: Fondamenti di C in Unity Durata
• Modulo 4: Gestione di input e personaggi Durata
• Modulo 5: Fisica di base in Unity Durata:
• Modulo 6: Gestione dell’interfaccia utente (UI)
• Modulo 7: Audio e effetti Durata
• Modulo 8: Introduzione a VR ENGAGE e Personalizzazione e Creazione di Avatar
• Modulo 9: Partecipazione a una Sessione e Creazione e Gestione di una Sessione
• Modulo 10: Creazione e Gestione di una Sessione

– 20 ore per ogni classe quarta –

• Lezione 1 (2h) – Introduzione alla robotica e ad Arduino
• Lezione 2 (2h) – Fondamenti di elettronica
• Lezione 3 (2h) – Programmazione base
• Lezione 4 (2h) – Sensori di input
• Lezione 5 (2h) – Attuatori e movimento
• Lezione 6 (2h) – Robot mobile semplice
• Lezione 7 (2h) – Robot con sensori
• Lezione 8 (2h) – Logica e decisioni
• Lezione 9 (2h) – Progetto finale (parte 1)
• Lezione 10 (2h) – Progetto finale (parte 2)
• Presentazione dei progetti
• Discussione finale

– 20 ore per ogni classe quinta –

• Incontro 1: Introduzione e Fondamenti dell’IA
• Incontro 2: Applicazioni Pratiche dell’IA, IA nella vita quotidiana; Assistenti virtuali (es. Siri, Alexa); Sistemi di raccomandazione (es. Netflix, Amazon); Riconoscimento immagini (es. Google Photos,); IA in vari settori; Medicina; Finanza; Trasporti. Laboratorio Pratico: Costruire un Modello di Machine Learning; Introduzione a Python e librerie; Esercizio pratico: costruire un modello di classificazione
• Incontro 3: Sistemi Generativi e Etica dell’IA – Introduzione ai modelli generativi; Generative Adversarial Networks (GANs); Modelli di Trasformatori (es. GPT-3, BERT); Variational Autoencoders (VAEs); Esempi di applicazioni; Generazione di immagini (es. DeepArt, DALL-E); Generazione di testo (es. GPT-3, ChatGPT); Generazione di musica (es. OpenAI Jukebox, Magenta di Google); Generazione di video (es. Synthesia)
• Incontro 4: Etica dell’IA – Problemi etici nell’uso dell’IA; Bias e equità; Privacy e sicurezza; Discussione di casi di studio reali.
• Incontro 5: IA in Ambiti STEM – Analisi dei dati per migliorare l’insegnamento (es. AltSchool, Knewton); IA in altri Ambiti STEM; Ingegneria; Ottimizzazione dei processi di produzione (es. MindSphere); Progettazione assistita da IA; Ricerca Scientifica; Analisi di grandi quantità di dati (es. IBM Watson per la ricerca medica); Modellazione e simulazione (es. AI per la previsione del clima); Biotecnologia; Sequenziamento e analisi genetica; Sviluppo di farmaci ; Discussione su possibili sviluppi futuri dell’IA; Considerazioni sui futuri sviluppi dell’IA.