Se l’AI generativa venisse adottata su larga scala, l’Italia potrebbe
incrementare il proprio Prodotto Interno Lordo (PIL) di 150-170 miliardi di euro all’anno in dieci anni, pari a una crescita dell’8%, determinata principalmente da un aumento della produttività. Diversamente, un ritardo di soli cinque anni nella sua adozione potrebbe ridurre la spinta di crescita a solo il 2%. Sono queste le principali evidenze emerse dallo studio condotto da Implement Consulting Group per conto di Google.
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Google CEO Sundar Pichai ha annunciato un fondo di 120 milioni di dollari per l’educazione globale sull’intelligenza artificiale (AI) durante il Summit delle Nazioni Unite sul Futuro, tenutosi il 21 settembre 2024.
Questo fondo, denominato Global AI Opportunity Fund, mira a fornire formazione e risorse in AI a comunità in tutto il mondo, affrontando il problema del “digital divide” e garantendo che l’educazione sia disponibile in lingue locali, in collaborazione con organizzazioni no-profit e ONG.
Il fondo ha l’obiettivo di rendere l’istruzione e la formazione in intelligenza artificiale accessibili a comunità in tutto il mondo. Con un investimento di 120 milioni di dollari, e mira a colmare il divario di competenze e fornire strumenti per acquisire competenze essenziali in un’era tecnologica sempre più avanzata.
Pichai ha descritto l’IA come “la tecnologia più trasformativa di sempre”, paragonandone l’impatto a quello di Internet, e ha evidenziato quattro opportunità chiave:
accesso alle informazioni nella propria lingua, accelerazione delle scoperte scientifiche, monitoraggio dei disastri climatici e stimolo alla crescita economica.
L’iniziativa non solo promuove l’innovazione e le opportunità lavorative, ma contribuisce anche a creare una forza lavoro globale più inclusiva, assicurando che diverse prospettive siano integrate nello sviluppo dell’IA.
Tuttavia, Pichai ha anche riconosciuto i rischi associati all’IA, come i deep fake, e ha sollecitato una regolamentazione intelligente per evitare che le politiche protezionistiche amplifichino il divario nell’accesso all’IA e ne limitino i benefici.
Fondi Simili
Esistono altri fondi e iniziative che mirano a promuovere l’educazione e l’innovazione nell’ambito dell’intelligenza artificiale e della tecnologia:
AI for Earth: Fondato da Microsoft, questo programma investe in progetti che utilizzano l’AI per affrontare le sfide ambientali. Include finanziamenti per progetti che mirano a proteggere la biodiversità, gestire le risorse idriche e combattere i cambiamenti climatici.
IBM Skills Academy: IBM ha creato un’iniziativa per formare le persone nelle competenze digitali, inclusa l’AI. L’accademia offre corsi online gratuiti e programmi di certificazione per aiutare gli studenti e i professionisti a sviluppare competenze nel campo dell’intelligenza artificiale.
Partnership on AI: Questa iniziativa coinvolge diverse aziende tecnologiche e organizzazioni non profit per promuovere pratiche responsabili nell’uso dell’AI. Si concentra sulla ricerca, sull’educazione e sulla creazione di linee guida etiche per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale.
Queste iniziative, insieme al fondo di Google, riflettono un crescente impegno da parte delle aziende tecnologiche nel garantire che l’educazione sull’intelligenza artificiale sia accessibile e inclusiva a livello globale.
La rivista “Computers and Education: Artificial Intelligence” è una pubblicazione accademica che si concentra sull’intersezione tra l’intelligenza artificiale (IA) e l’istruzione. Pubblicata da Elsevier, la rivista esplora come le tecnologie di IA possano essere applicate per migliorare i processi di apprendimento e insegnamento.
L’applicazione dell’intelligenza artificiale (IA) generativa, come ChatGPT, nelle scuole e nelle università pone grandi sfide, soprattutto per la valutazione dei testi degli studenti.
Studi precedenti hanno dimostrato che le persone in generale hanno difficoltà a distinguere i testi generati dall’IA da quelli scritti dagli esseri umani. Tuttavia, la capacità degli insegnanti di identificare un testo generato dall’IA tra i saggi degli studenti non era stata ancora indagata. (in allegato trovate lo studio)
Questo studio ha dimostrato che sia gli insegnanti principianti (N=89) che quelli esperti (N=200) non sono riusciti a identificare i testi generati da ChatGPT tra i testi scritti dagli studenti. Tuttavia, ci sono alcuni indizi che gli insegnanti più esperti hanno fatto giudizi più differenziati e più accurati.
L’Italia, pur avendo un discreto numero di startup e di imprese specializzate in Intelligenza Artificiale, che generano, secondo l’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, un giro d’affari di circa 760 milioni di euro di fatturato nel 2023 e una solida rete di istituzioni accademiche che formano i talenti necessari, si trova ad affrontare la sfida del “brain drain” a causa della mancanza di misure sistemiche per promuovere le competenze nazionali nel settore. E’ questo in sintesi il quadro delineato da Antonio Baldassarra, CEO di Seeweb – un’azienda italiana impegnata nel fornire infrastrutture per l’Intelligenza Artificiale – durante la sua testimonianza davanti alla Commissione Lavoro della Camera dei Deputati nell’ambito dell’Indagine Conoscitiva sull’Intelligenza Artificiale.
Il “brain drain“, letteralmente “drenaggio di cervelli”, è un fenomeno che si verifica quando un Paese perde i suoi talenti migliori e più qualificati, spesso a causa di migliori opportunità di lavoro o di studio all’estero. Un esodo, quello delle risorse umane altamente qualificate, che può causare una significativa perdita di competenze e conoscenze nel paese di origine, riducendo le capacità di innovazione e lo sviluppo economico a lungo termine.
Baldassarra ha evidenziato come spesso, nel dibattito pubblico, si concentri l’attenzione solo sugli aspetti negativi dell’Intelligenza Artificiale, come le questioni legate alla privacy, alla cybersecurity e alla concorrenza, trascurando il valore delle aziende italiane attive nella filiera dell’AI, come i fornitori di servizi cloud. Le istituzioni e la pubblica amministrazione che già utilizzano questa tecnologia e ne faranno un uso sempre più ampio in futuro, possono rappresentare da questo punto di vista un’enorme volano di crescita per le imprese italiane, se la transizione digitale viene gestita saggiamente.
Attualmente, la forza lavoro specializzata nell’AI e nelle materie STEM formata nelle Università italiane finisce spesso per essere attratta dalle cosidette Big Tech, le aziende tecnologiche globali più note. Per invertire questa tendenza, Baldassarra suggerisce di sostenere le industrie locali anche attraverso la commessa pubblica di servizi digitali, in modo da ampliare le competenze in Italia, rendendo il Paese più attrattivo per gli investitori e i lavoratori della conoscenza, e generando ricadute positive sull’occupazione.
Tuttavia, affinché ciò avvenga, è necessario lavorare su due fronti. Da un lato è fondamentale un cambio di approccio da parte delle Università, che attualmente formano i talenti per lavorare principalmente su sistemi proprietari sviluppati dalle grandi aziende tecnologiche internazionali, tralasciando magari altre realtà.
Dall’altro, è altrettanto importante che la crescita delle imprese italiane venga sostenuta attraverso programmi di public procurement mirati, che accelerino la produzione locale di soluzioni innovative per l’erogazione dei servizi pubblici. Come già fatto da altri Paesi europei, conclude Baldassara, “anche l’Italia può introdurre misure selettive per garantire alle PMI dell’innovazione attive nell’Intelligenza Artificiale di poter ricevere adeguate porzioni di incentivi per continuare a crescere grazie all’importante volano costituito dalla commessa pubblica”, senza tralasciare il peso della burocrazia che spesso penalizza le aziende più piccole rispetto ai grandi player globali.
Occorrerebbe, aggiungiamo noi, l’adozione (urgente) di una politica industriale che miri allo sviluppo delle imprese italiane con l’obiettivo di ridurre il divario dell’Italia con gli altri Paesi europei e gli Stati Uniti.
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13. Get Started with Python con Google by Coursera https://imp.i384100.net/q4391q
14. Programming in Python con Meta con University of Michigan by Courserahttps://imp.i384100.net/DKgG5G
15. Data Analysis with Python con IBM by Coursera https://imp.i384100.net/jrDMMb
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Python è un linguaggio di programmazione ad alto livello, versatile e potente, che ha guadagnato una notevole popolarità nella comunità informatica. Creato da Guido van Rossum e rilasciato per la prima volta nel 1991, Python è stato progettato con un focus sulla leggibilità del codice e sulla facilità d’uso, rendendolo adatto sia per principianti che per sviluppatori esperti.
Cos’è Python?
Python è un linguaggio interpretato, il che significa che il suo codice sorgente non viene compilato in un linguaggio macchina eseguibile, ma viene interpretato direttamente da un interprete Python. Questo aspetto lo rende particolarmente adatto per lo sviluppo rapido di applicazioni e per la prototipazione.
Ambiti di Applicazione:
- Sviluppo Web: Python è ampiamente utilizzato per lo sviluppo di siti web e applicazioni web. Framework come Django e Flask semplificano la creazione di applicazioni robuste e scalabili;
- Analisi dei Dati: Grazie a librerie potenti come NumPy, Pandas e Matplotlib, Python è uno strumento di elezione per l’analisi e la manipolazione dei dati. È ampiamente utilizzato in ambiti come data science e machine learning;
- Automazione e Scripting: Python è ideale per l’automazione di compiti ripetitivi e lo scripting di sistemi. Molte attività di amministrazione di sistema possono essere semplificate utilizzando Python;
- Intelligenza Artificiale e Machine Learning: Python è diventato uno dei linguaggi principali per lo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale e machine learning. Framework come TensorFlow e PyTorch sono ampiamente utilizzati per la creazione di modelli di apprendimento automatico;
- Sviluppo di Giochi: Pygame è una libreria Python che consente lo sviluppo di giochi 2D. Anche se non è la scelta principale per giochi complessi, è ottimo per progetti più semplici.
Caratteristiche Principali:
- Sintassi Chiara e Leggibile: La sintassi di Python è progettata per essere chiara e leggibile, facilitando la comprensione del codice anche per chi è alle prime armi nella programmazione;
- Vasta Libreria Standard: Python offre una libreria standard ricca di moduli e pacchetti che coprono una vasta gamma di funzionalità, riducendo la necessità di scrivere codice da zero per molte operazioni comuni;
- Community Attiva: Python gode di una vasta e attiva comunità di sviluppatori. Ciò significa che ci sono molte risorse online, forum e tutorial disponibili per aiutare i programmatori a superare eventuali ostacoli;
- Multi-Paradigma: Python supporta sia la programmazione orientata agli oggetti che quella procedurale, offrendo flessibilità agli sviluppatori nel scegliere lo stile di programmazione più adatto al loro progetto.
Python è un linguaggio di programmazione potente e flessibile con una vasta gamma di applicazioni. La sua sintassi chiara e la ricca libreria standard lo rendono adatto sia per progetti di piccole dimensioni che per applicazioni complesse in settori diversi.