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Abbina i seguenti concetti dell'IA con le loro descrizioni corrette:
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Esplicabilità = Capacità di rendere comprensibili le decisioni degli algoritmi. Etica dell'IA = Studio delle implicazioni morali e sociali dell'intelligenza artificiale. Giustizia nell'IA = Distribuzione equa dei benefici e dei danni portati dall'IA. GPT = Modello di linguaggio basato sull'architettura Transformer.
Abbina i seguenti concetti all'ambito in cui sono più rilevanti:
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Esplicabilità = Trasparenza e responsabilità nell'uso dell'IA. Etica dell'IA = Preoccupazioni per la privacy e i pregiudizi negli algoritmi. Giustizia nell'IA = Accesso equo ai vantaggi offerti dall'IA. GPT = Creazione di contenuti in linguaggio naturale.
Abbina ciascun concetto alla sua applicazione pratica:
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Esplicabilità = Spiegare i fattori che influenzano le decisioni di credito. Etica dell'IA = Valutare le prove scolastiche con equità e trasparenza. Giustizia nell'IA = Sviluppare sistemi di selezione del personale senza pregiudizi. GPT = Generare testi simili a quelli umani.
Abbina i termini dell'IA con le loro caratteristiche principali:
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Collega ciascun termine con la sua area di interesse:
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Abbina ciascun termine con la sua componente tecnologica chiave:
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Metti in corrispondenza i concetti con il loro scopo principale:
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Collega ciascun termine con il suo metodo di apprendimento principale:
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Abbina i seguenti concetti con la loro corretta descrizione:
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Abbina i seguenti concetti di IA con le loro applicazioni:
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Abbina le seguenti applicazioni con le tecniche di intelligenza artificiale più adatte:
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Abbina le seguenti definizioni con i rispettivi concetti:
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Abbina le seguenti tecniche con i loro obiettivi principali:
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Abbina queste tecnologie di AI ai loro esempi:
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Abbina queste espressioni alla tecnologia corrispondente:
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Abbina i seguenti termini con le loro funzioni chiave:
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Abbina i seguenti concetti con le loro descrizioni:
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Abbina i seguenti esempi all'ambito corrispondente:
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Abbina i seguenti termini dell'IA alle loro corrette definizioni:
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Abbina le seguenti tecnologie con la loro principale applicazione:
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Abbina i seguenti compiti con la tipologia di AI più adatta:
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Abbina i termini dell'IA ai loro esempi di applicazioni pratiche:
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Abbina le seguenti caratteristiche con la tecnologia corrispondente:
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Abbina le caratteristiche principali agli specifici tipi di IA:
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Collega ogni termine dell'IA al suo scopo principale:
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Abbina ciascun concetto con la sua descrizione specifica:
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Abbina ogni termine dell'IA all'ambito in cui è più utile:
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Collega questi termini all'area scientifica di appartenenza:
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Abbina i termini seguenti con il loro livello di complessità o scope:
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Metti in corrispondenza ogni tecnologia IA con la sua caratteristica fondamentale:
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Abbina ogni tipo di IA all'applicazione che meglio lo rappresenta:
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Abbina i termini di IA alle loro descrizioni in base alla capacità di calcolo:
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Study Notes
Conoscenze di Base
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Esplicabilità (Etica): Capacità di spiegare le decisioni e i processi degli algoritmi di IA. Importanza della trasparenza e responsabilità. Esempio: Sistema di IA per credito che spiega i fattori della decisione.
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Etica dell'IA: Campo che studia le implicazioni morali e sociali dell'IA, comprendendo diritti alla privacy, pregiudizi algoritimici, responsabilità delle decisioni automatizzate e impatto sociale. Esempio: Sistemi di IA per valutazione studenti con implicazioni etiche su equità e trasparenza.
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Giustizia (Etica): Principio di giustizia nell'IA, concentrandosi sulla distribuzione equa dei benefici e dei danni della tecnologia. Evita discriminazioni e garantisce accesso equo. Esempio: Sistemi di selezione personale senza pregiudizi.
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GPT (Generative Pre-trained Transformer): Modello di linguaggio basato su Transformer che crea testo simile a quello umano. Apprendimento profondo su enormi dataset e poi affinato (fine-tuned) su compiti specifici. Esempio: GPT-4 per articoli, poesie, codice, conversazioni.
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Image Recognition (Riconoscimento delle immagini): Processo automatico di identificazione di oggetti, persone, luoghi o azioni in immagini digitali. Utilizza reti neurali convoluzionali (CNN). Esempio: Analisi di immagini radiologiche per malattie o scansioni di tessuti.
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Intelligenza Artificiale Generale (AGI): Forma di IA che comprende, impara ed esegue compiti intellettuali paragonabili all'uomo. Adattabile e comprensiva del mondo. Esempio: Ricerca medica indipendente, formulazione ipotesi, sperimentazione virtuale, analisi dati clinici, sviluppo farmaci. Si ritiene sia ancora lontana.
Conoscenze di Base (seconda pagina)
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Intelligenza Artificiale Generativa: Crea nuovi contenuti (immagini, testi, suoni) indistinguibili dall'uomo, imitando style e caratteristiche di dati esistenti. Esempio: Composizione musicale originale in stile classico.
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Intelligenza Artificiale Ristretta: (IA debole) Sistemi progettati per attività specifiche, senza consapevolezza generale. Esempio: Riconoscimento facciale per sblocco telefono.
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Large Language Models: Sistemi IA addestrati su enormi dataset di testo. Comprensione e generazione di linguaggio naturale. Esempio: Assistente digitale per compiti complessi come scrivere email, poesie o codice.
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Machine Learning (Apprendimento Automatico, ML): Capacità dei computer di apprendere da esperienze (dati) senza programmazione esplicita. Identifica pattern e fa previsioni. Esempio: Sistema antispam che filtra messaggi.
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Modellazione predittiva: Utilizza dati storici e analisi statistiche per prevedere eventi futuri. Esempio: Rischio sinistri assicurativi.
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Natural Language Processing (Elaborazione del Linguaggio Naturale, NLP): Capacità dei computer di comprendere e manipolare il linguaggio umano. Esempio: Valutazione risposte aperte in test per capire comprensione student.
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Description
Scopri i fondamenti etici dell'intelligenza artificiale, inclusa l'esplicabilità e la giustizia. Analizziamo come le decisioni automatizzate possono influenzare la società e l'importanza della trasparenza. Attraverso esempi pratici, esploreremo le sfide etiche legate all'implementazione dell'IA.