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Laboratorio di Intelligenza Artificiale

Istituto Tecnico - Indirizzo Informatica

🎯 Finalità del Corso

Benvenuto nel Laboratorio di Intelligenza Artificiale! Questo percorso triennale ti fornirà competenze pratiche nell'ambito dell'AI e dell'analisi dei dati, integrando perfettamente le conoscenze del tuo percorso informatico.

Imparerai a programmare in Python, utilizzare librerie professionali per l'analisi dati, applicare algoritmi di Machine Learning e creare progetti concreti che potrai utilizzare nel mondo reale — dalla gestione dei dati fino all'esposizione dei modelli come veri servizi di rete.

💻 Programmazione Python

Padroneggia Python e le sue librerie più potenti

📊 Analisi Dati

Trasforma dati grezzi in insights significativi

🤖 Machine Learning

Applica algoritmi di apprendimento automatico

🌐 Sistemi & Reti

Concorrenza, socket, API e servizi distribuiti

CLASSE TERZA

Fondamenti Python & Visualizzazione

Inizia il tuo viaggio nell'AI imparando le basi di Python, l'ambiente di sviluppo professionale e le prime librerie per gestire e visualizzare dati.

  • Sintassi Python e strutture dati
  • Ambiente Anaconda e Jupyter
  • NumPy per calcolo scientifico (array e matrici multidimensionali)
  • Pandas per la gestione di dati e flussi di file, in continuità con TPSIT
  • Visualizzazione con Matplotlib
  • GUI con Tkinter
CLASSE QUARTA

Data Science, ML & Programmazione di Rete

Approfondisci l'analisi dei dati con Pandas, applica algoritmi di Machine Learning e scopri come far comunicare i tuoi modelli in rete, tra concorrenza e socket.

  • Pandas per gestione dati
  • Visualizzazioni avanzate
  • Introduzione al ML con Scikit-Learn
  • Regressione lineare e multipla
  • Concorrenza e parallelismo (threading, multiprocessing)
  • Programmazione di rete con socket TCP/UDP
CLASSE QUINTA

Advanced ML, Neural Networks & Sistemi Distribuiti

Padroneggia algoritmi avanzati di classificazione, scopri le reti neurali e integra tutto in un progetto finale completo: modello, database, API REST e web app.

  • Alberi decisionali e Random Forest
  • Reti neurali artificiali
  • Training e overfitting
  • Integrazione con MySQL
  • API RESTful con FastAPI/Flask per esporre i modelli
  • Integrazione web (JavaScript) con l'API di IA