MOOC, i migliori corsi online sull’intelligenza artificiale

Per capire meglio l’intelligenza artificiale (AI) si può ricorrere ai MOOC. In un contesto di formazione continua, i MOOC, acronimo di Massive Open Online Courses, rappresentano un tassello fondamentale. Si tratta di attività formative esclusivamente online, solitamente gratuite, e aperte a tutti. Il termine “massivo” sta a indicare che questi corsi sono progettati per la formazione a distanza di un numero elevato di partecipanti, con background culturali differenti e provenienti da diverse aree geografiche.

Secondo l’Osservatorio EdTech della School of Management del Politecnico di Milano, giunto alla seconda edizione, emerge la necessità di07, continua e integrata con la quotidianità della persona. Il digitale ricopre un ruolo chiave per abilitare questa trasformazione e oggi è il canale più utilizzato per erogare contenuti formativi, superando le tradizionali lezioni in aula.

I MOOC sono pertanto una modalità flessibile di acquisizione di nuove abilità e conoscenze, attraverso un’esperienza di apprendimento continuo. I MOOC sull’intelligenza artificiale (AI) stanno riscuotendo un’attenzione crescente nell’ultimo periodo; in questi corsi vengono trattati i numerosi aspetti di questa complessa materia.

Cos’è un MOOC e come funziona

Abbiamo già visto che tra le caratteristiche principali di un MOOC c’è quella di essere un corso di formazione online aperto a tutti e, molto spesso, gratuito. Il requisito indispensabile per potervi accedere è, ovviamente, avere una buona connessione a Internet.

A chi si rivolgono i MOOC? I principali fruitori sono:

• studenti che vogliano apprendere le conoscenze di base utili per affrontare successivamente lo studio universitario;
• laureati;
• lavoratori;
• chiunque voglia rafforzare le proprie conoscenze per l’attività professionale o la formazione permanente.

Il funzionamento di un MOOC può variare in base alla piattaforma e al corso specifico, ma generalmente include i seguenti elementi:

• Materiali didattici: i MOOC forniscono una serie di materiali, che possono comprendere video-lezioni, letture, slide, esercizi interattivi, ecc. I materiali possono essere consultati in qualsiasi momento, permettendo agli studenti di apprendere secondo il proprio ritmo.
• Interazione e collaborazione: molte piattaforme MOOC incoraggiano l’interazione tra gli studenti attraverso forum di discussione, gruppi di studio, progetti di gruppo e così via. Questo permette agli studenti di apprendere gli uni dagli altri, oltre che dal materiale del corso.
• Valutazione: i MOOC includono di solito dei meccanismi di valutazione: quiz, esami, progetti. Questi permettono agli studenti di verificare la propria comprensione del materiale e di ricevere un feedback sul loro apprendimento.
• Certificati: alcuni MOOC offrono la possibilità di ottenere un certificato di completamento o di competenza, a volte a pagamento. Questi certificati possono essere utili per dimostrare le competenze acquisite nel corso.

L’importanza dell’insegnamento dell’intelligenza artificiale online

I MOOC sull’AI possono essere offerti da università, da aziende del settore tecnologico o da piattaforme di e-learning, come Coursera, edX, Udacity, Udemy tra le altre. Essi possono includere diversi tipi di materiali di apprendimento, come video lezioni, letture, quiz, progetti pratici e forum di discussione. Questi corsi rappresentano quindi un’ottima opportunità per chiunque sia interessato a imparare di più sull’intelligenza artificiale, sia che si tratti di studenti, professionisti del settore, ricercatori o semplici appassionati.

I corsi possono coprire una vasta gamma di argomenti: da quelli introduttivi, che spiegano i concetti di base dell’intelligenza artificiale, fino a quelli più avanzati, che esplorano specifiche sotto-aree, come machine learning, deep learning, robotica, visione artificiale, natural language processing, AI generativa e molto altro.

Vantaggi dei corsi online per l’apprendimento dell’intelligenza artificiale

I vantaggi offerti dai corsi online per l’apprendimento dell’intelligenza artificiale sono diversi, ecco i principali:

• Accessibilità: i MOOC sono accessibili a chiunque abbia una connessione internet, indipendentemente dalla posizione geografica. Questo significa che gli studenti possono accedere a corsi di alta qualità su IA da università o istituti di ricerca di prestigio da tutto il mondo.
• Ampia varietà di corsi: esistono MOOC su quasi ogni aspetto dell’IA, dal machine learning alla robotica, dal deep learning all’etica. Questo permette agli studenti di specializzarsi in aree specifiche di interesse.
• Interattività: molti MOOC offrono opportunità di apprendimento interattivo, come laboratori virtuali, quiz e progetti. Questo può aiutare a consolidare la comprensione e l’applicazione pratica dei concetti di IA.
• Costo: la maggior parte dei MOOC è gratuita o ha costi molto bassi rispetto all’istruzione tradizionale. Alcuni di questi offrono anche certificati di completamento o crediti accademici a un costo aggiuntivo.
• Networking: i MOOC offrono forum di discussione dove gli studenti possono interagire con altri studenti da tutto il mondo, condividere idee, risolvere problemi e creare reti professionali.
• Aggiornamento continuo: il campo dell’IA è in rapida evoluzione. I MOOC sono spesso aggiornati per riflettere le ultime ricerche e tendenze, permettendo agli studenti di rimanere al passo con le nuove tecnologie e tecniche.
• Risorse didattiche: oltre alle lezioni video, molti MOOC offrono risorse didattiche aggiuntive come letture, esercizi, progetti e quiz per aiutare gli studenti a comprendere meglio i concetti.

Flessibilità di studio e accessibilità dei corsi di intelligenza artificiale online

La flessibilità è uno dei vantaggi più significativi dei MOOC, specialmente per l’apprendimento di argomenti complessi come l’intelligenza artificiale. I MOOC permettono infatti di studiare con il proprio ritmo; gli studenti possono seguire le lezioni e completare i compiti quando ne hanno il tempo, il che è particolarmente utile per coloro che lavorano o sono impegnati in altre attività.

Ecco tutti i vantaggi della flessibilità dei MOOC:

• Apprendimento al proprio ritmo: ciò significa poter dedicare più tempo ai concetti più difficili e avanzare più rapidamente attraverso quelli più facilmente comprensibili. Non ci sono scadenze rigide per le lezioni o i compiti, quindi gli studenti possono pianificare il loro apprendimento con la massima libertà.
• Orario flessibile: i corsi non richiedono la presenza fisica in aula a un orario specifico. Le lezioni possono essere seguite in qualsiasi momento, il che è particolarmente utile per gli studenti che hanno impegni lavorativi, familiari o di altri studi. Questo permette anche di bilanciare l’apprendimento con altre responsabilità.
• Luogo di apprendimento: gli studenti possono apprendere da qualsiasi luogo, purché abbiano accesso a Internet. Che si tratti della comodità della propria casa, di un caffè locale o di una biblioteca, si ha piena libertà di scegliere l’ambiente di apprendimento.
• Ripetizione del materiale: gli studenti hanno la possibilità di rivedere il materiale delle lezioni quante volte vogliono. Questo può essere particolarmente utile per argomenti complessi come l’intelligenza artificiale, dove la comprensione può richiedere più ripetizioni.

Selezione dei migliori MOOC sull’intelligenza artificiale 

Dalla vasta offerta di corsi online gratuiti, o a costi ridotti, reperibile sul web, abbiamo estratto una selezione dei migliori MOOC sull’intelligenza artificiale:

• “Machine Learning” – da Stanford University (Coursera) Machine Learning Specialization: questo corso – tenuto da Andrew Ng, professore e co-fondatore di Coursera (l’azienda che opera nel campo delle tecnologie didattiche fondata da docenti d’informatica dell’Università di Stanford) – è uno dei MOOC più popolari sull’IA. Questa specializzazione in 3 corsi è una versione aggiornata del pionieristico corso di Machine Learning di Andrew, valutato 4,9 su 5 e seguito da oltre 4,8 milioni di studenti da quando è stato lanciato nel 2012. Copre una vasta gamma di tecniche di apprendimento automatico e offre una solida introduzione all’IA.
• “Introduction to Artificial Intelligence (AI)” – da IBM (Coursera): un corso che offre un’ottima introduzione all’IA, coprendo argomenti come il machine learning, la robotica e la visione artificiale. Il corso è adatto a principianti e non richiede una precedente esperienza in programmazione.
• “Deep Learning Specialization” – da DeepLearning.AI (Coursera) AI For Everyone: questa specializzazione, anch’essa offerta da Andrew Ng, copre aspetti fondamentali del deep learning, una sottocategoria dell’IA che si concentra sulle reti neurali. La specializzazione include cinque corsi che coprono vari aspetti del deep learning.

Andrew Ng, professore dell’Università di Stanford e cofondatore di Coursera

• “Machine Learning with Python: from Linear Models to Deep Learning” – dal Massachusetts Institute of Technology (edX): questo corso offre una panoramica completa dell’IA, coprendo argomenti come la ricerca euristica, il machine learning e la logica. Il corso è adatto a studenti con una certa esperienza in programmazione.
• “Artificial Intelligence for Robotics” – da Udacity: il corso è tenuto da Sebastian Thrun, uno dei pionieri della guida autonoma, si concentra sull’applicazione dell’IA alla robotica. Il corso copre argomenti come la localizzazione, la pianificazione e il controllo di un robot.
• “Artificial Intelligence: Implications for Business Strategy” – dal MIT Sloan School of Management (edX): questo corso si concentra sull’IA dal punto di vista aziendale, esaminando come le organizzazioni possono utilizzare l’IA per migliorare la loro strategia e il loro vantaggio competitivo.
• “Elements of AI” – dall’Università di Helsinki: corso gratuito che offre una introduzione accessibile all’IA, adatta a chiunque sia interessato a capire cosa sia l’I, cosa possa (e non possa) fare e come influenzi la nostra vita. In italiano.
• ChatGPT Playground for Beginners: Intro to NLP AI – introduzione al mondo di ChatGPT. In questo progetto viene creato un assistente sanitario basato sull’AI utilizzando l’interfaccia grafica utente di ChatGPT Playground, simulando una conversazione tra un medico di famiglia e un paziente. Approfondendo i parametri chiave dello strumento, si impara come guidare efficacemente la generazione di testo AI e a personalizzare il chatbot per accettare e rispondere alle domande dei pazienti reali, imparando a regolare i parametri e le richieste quando l’IA non risponde come previsto.

Struttura e contenuti dei corsi online sull’intelligenza artificiale

I corsi online, o MOOC, abbracciano una notevole varietà di temi e strutture. La maggior parte di essi è in lingua inglese, ma non mancano casi plurilingue, anche se non è così frequente trovarli in italiano. Variabili sono anche la durata, ossia il numero di lezioni offerte, e il costo, dal momento che non tutti sono gratuiti. Ecco alcuni esempi di MOOC sull’intelligenza artificiale.

Corso: Machine Learning Specialization (Stanford University)

Disponibile in otto lingue (italiano escluso)

Cosa insegna

• Realizzare modelli ML con NumPy e scikit-learn; realizzare e addestrare modelli supervisionati per attività di previsione e classificazione binaria (regressione lineare, logistica).
• Realizzare e addestrare una rete neurale con TensorFlow per eseguire la classificazione multi-classe; costruire e utilizzare alberi decisionali e metodi di ensemble di alberi.
• Applicare le best practice per lo sviluppo di ML e utilizzare tecniche di apprendimento non supervisionato per l’apprendimento non supervisionato, tra cui il clustering e il rilevamento delle anomalie.
• Realizzare sistemi di raccomandazione con un approccio di filtraggio collaborativo e un metodo di deep learning basato sui contenuti e costruisci un modello di deep reinforcement learning.

Corso: Machine Learning with Python: from Linear Models to Deep Learning (MIT)

Lingua: inglese

Cosa insegna

• Comprendere i principi alla base dei problemi di Machine learning, ad esempio la classificazione, la regressione, il clustering e l’apprendimento per rinforzo
• Implementare e analizzare modelli come modelli lineari, macchine Kernel, reti neurali e modelli grafici
• Scegliere i modelli adatti per le diverse applicazioni
• Implementare e organizzare progetti di Machine learning, dalla formazione, alla convalida, all’ottimizzazione dei parametri, alla progettazione delle funzionalità.