Target: studentesse e studenti di CdS triennali
Lingua: ita
Il corso appartiene ad una serie?: No
Breve Descrizione:

Il corso offre un’introduzione chiara, accessibile e applicata all’Intelligenza Artificiale (IA) in medicina veterinaria. Attraverso esempi e casi pratici, vengono illustrati i principi fondamentali dei metodi di IA e le loro applicazioni nei diversi ambiti delle scienze veterinarie, dalla diagnostica all’allevamento, fino alla riflessione etica e culturale sul ruolo del dato e delle nuove tecnologie. L’obiettivo è fornire ai partecipanti una visione critica e informata dell’uso dell’IA nella professione veterinaria, favorendo la comprensione delle opportunità, dei limiti e delle responsabilità legate all’integrazione dei sistemi intelligenti nelle decisioni cliniche e gestionali.

Informazioni Base:

Il percorso è articolato in dodici moduli, ciascuno con videolezioni, esempi pratici, grafici e casi applicativi:

  1. Introduzione all’Intelligenza Artificiale e al Machine Learning;

  2. Dalle reti neurali al deep learning;

  3. Introduzione ai Large Language Models: prospettive e limiti;

  4. Chatbots per la diagnostica clinica;

  5. IA e analisi di immagini: prospettive in ambito clinico e zootecnico;

  6. Apprendimento non supervisionato e zootecnia di precisione;

  7. Apprendimento supervisionato e zootecnia di precisione;

  8. Diagnostica clinica: sistemi di ML;

  9. IA per lo studio dei farmaci;

  10. Digital twins;

  11. Chirurgia di precisione;

  12. Etica e IA

Risultati Attesi:

Oltre a sviluppare una visione informata e critica dell’IA, al termine del corso il partecipante sarà in grado di:

  • Descrivere i concetti fondamentali dell’Intelligenza Artificiale

  • Riconoscere e analizzare esempi concreti di applicazione dell’IA

  • Valutare criticamente le implicazioni dell’uso dell’IA in ambito veterinario

  • Proporre un’applicazione dell’IA per migliorare la pratica veterinaria

Strategia di valutazione:

Superamento di quiz

Prerequisiti:

Nessuno

Livello EQF: EQF Level 6
ISCED-F: 0619 Information and Communication Technologies (ICTs) not elsewhere classified
Categoria: Transdisciplinarità
SDGs: QUALITY EDUCATION
Docenti:

Prof. Mario Giacobini

Dott.ssa Karina Brotto Rebuli

Dott.ssa Alessia Visconti

Dott. Davide Vitturini

Dott. Eugenio Mazzone

Prof. Ugo Ala

Dott. Marzo Zanchi

Dott.ssa Sara Ferrini

Dott. Matteo Olimpo

Carico Lavoro Totale (in ore/settimana): 8
Numero settimane del corso: 1
Contatti:

Per domande o problematiche tecniche relative al corso e alla piattaforma contattare:
edvancedeh@unito.it

Contatti dei docenti del MOOC:
mario.giacobini@unito.it

ugo.ala@unito.it

eugenio.mazzone@unito.it

davide.vitturini@unito.it

krebuli@novaims.unl.pt

sara.ferrini@unito.it

alessia.visconti@unito.it

matteo.olimpo@unito.it