Sistemi intelligenti
A.A. 2019/2020
Obiettivi formativi
L'insegnamento si propone di fornire agli studenti le basi dell'Intelligenza Artificiale e dei suoi metodi, mediante un approccio interdisciplinare alla ricerca scientifica e filosofica, anche mediante attività pratiche.
Risultati apprendimento attesi
Conoscenze e comprensione
Alla fine del corso, lo studente
- conosce gli elementi fondamentali dell'Intelligenza Artificiale e ne conoscerà le applicazioni di frontiera
- conosce i metodi fondamentali e come utilizzare piattaforme software per sviluppare alcuni algoritmi di machine learning
- comprende, e potrà discuterne, le implicazioni filosofiche e tecnologiche
Capacità di applicare conoscenze e comprensione:
Alla fine del percorso, lo studente
- sa applicare la conoscenza applicata allo sviluppo di algoritmi fondamentali
- sa discutere dell'Intelligenza Artificiale e i problemi collegati
- sa interpretare i metodi dell'Intelligenza Artificiale e le correnti, mettendoli in rapporto con i loro contesti di elaborazione
- sa applicare la conoscenza acquisita a concetti di differente natura interdisciplinare
Alla fine del corso, lo studente
- conosce gli elementi fondamentali dell'Intelligenza Artificiale e ne conoscerà le applicazioni di frontiera
- conosce i metodi fondamentali e come utilizzare piattaforme software per sviluppare alcuni algoritmi di machine learning
- comprende, e potrà discuterne, le implicazioni filosofiche e tecnologiche
Capacità di applicare conoscenze e comprensione:
Alla fine del percorso, lo studente
- sa applicare la conoscenza applicata allo sviluppo di algoritmi fondamentali
- sa discutere dell'Intelligenza Artificiale e i problemi collegati
- sa interpretare i metodi dell'Intelligenza Artificiale e le correnti, mettendoli in rapporto con i loro contesti di elaborazione
- sa applicare la conoscenza acquisita a concetti di differente natura interdisciplinare
Periodo: Primo semestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento non può essere seguito come corso singolo. Puoi trovare gli insegnamenti disponibili consultando il catalogo corsi singoli.
Programma e organizzazione didattica
Edizione unica
Responsabile
Periodo
Primo semestre
Programma
Argomento del corso: Sistemi intelligenti, 6 cfu, 40 ore
Unità didattica A (3 CFU, 20 ore): Basi dell'AI. Differenze tra sistemi intelligenti biologici e artificiali. 3 CFU, 20 ore
Unità didattica B (3 CFU, 20 ore): Apprendimento delle macchine. Filosofia, etica. 3 CFU, 20 ore
Presentazione del corso
Introduzione all'AI (Artificial Intelligence) dal punto di vista delle differenze tra sistemi intelligenti biologici e artificiali. Logica, GOFAI (Good Old Fashion Artificial Intelligence - i vecchi modelli di Artificial Intelligence), AI forte e debole, Test di Turing. Apprendimento delle macchine. Filosofia dell'AI. Risvolti etici.
Programma d'esame per studenti frequentanti e non frequentanti
Unità didattica A
· "INTELLIGENZA ARTIFICIALE - Vol.2, un approccio moderno", 2° edizione, di Peter Norvig e Stuart Russel, edito dalla Pearson
· Dispense a cura del docente
· Nilsson, The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements
· Unità didattica B
· Dispense a cura del docente
· Altro materiale comunicato di volta in volta a lezione
Avvertenza
Gli studenti nazionali e internazionali o Erasmus incoming sono invitati a prendere tempestivamente contatto col docente titolare del corso.
Le modalità d'esame per studenti con disabilità e/o con DSA dovranno essere concordate col docente, in accordo con l'Ufficio competente.
Unità didattica A (3 CFU, 20 ore): Basi dell'AI. Differenze tra sistemi intelligenti biologici e artificiali. 3 CFU, 20 ore
Unità didattica B (3 CFU, 20 ore): Apprendimento delle macchine. Filosofia, etica. 3 CFU, 20 ore
Presentazione del corso
Introduzione all'AI (Artificial Intelligence) dal punto di vista delle differenze tra sistemi intelligenti biologici e artificiali. Logica, GOFAI (Good Old Fashion Artificial Intelligence - i vecchi modelli di Artificial Intelligence), AI forte e debole, Test di Turing. Apprendimento delle macchine. Filosofia dell'AI. Risvolti etici.
Programma d'esame per studenti frequentanti e non frequentanti
Unità didattica A
· "INTELLIGENZA ARTIFICIALE - Vol.2, un approccio moderno", 2° edizione, di Peter Norvig e Stuart Russel, edito dalla Pearson
· Dispense a cura del docente
· Nilsson, The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements
· Unità didattica B
· Dispense a cura del docente
· Altro materiale comunicato di volta in volta a lezione
Avvertenza
Gli studenti nazionali e internazionali o Erasmus incoming sono invitati a prendere tempestivamente contatto col docente titolare del corso.
Le modalità d'esame per studenti con disabilità e/o con DSA dovranno essere concordate col docente, in accordo con l'Ufficio competente.
Prerequisiti
Conoscere statistica e logica di base. Familiarità con i sistemi informatici. Conoscenza di base di algoritmi ed espressioni matematiche relativi alla rappresentazione di funzioni.
Metodi didattici
Lezioni teoriche e pratiche.
Materiale di riferimento
Unità didattica A
· "INTELLIGENZA ARTIFICIALE - Vol.2, un approccio moderno", 2° edizione, di Peter Norvig e Stuart Russel, edito dalla Pearson
· Dispense a cura del docente
· Nilsson, The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements
· Unità didattica B
· Dispense a cura del docente
· Altro materiale comunicato di volta in volta a lezione
· "INTELLIGENZA ARTIFICIALE - Vol.2, un approccio moderno", 2° edizione, di Peter Norvig e Stuart Russel, edito dalla Pearson
· Dispense a cura del docente
· Nilsson, The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements
· Unità didattica B
· Dispense a cura del docente
· Altro materiale comunicato di volta in volta a lezione
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
Scritto + orale: L'esame consiste di una prova scritta e di una prova orale entrambe obbligatorie. L'esame scritto prevede la progettazione e lo sviluppo di un progetto software inerente gli argomenti trattati durante il corso (sviluppo di un sistema intelligente artificiale). L'orale consisterà in un colloquio sugli argomenti a programma e sul progetto presentato, volto ad accertare che lo studente abbia svolto la prova in autonomia e abbia acquisito le conoscenze e le competenze richieste
La prova d'esame è la stessa per frequentanti e non frequentanti.
La prova d'esame è la stessa per frequentanti e non frequentanti.
Moduli o unità didattiche
Unita' didattica A
INF/01 - INFORMATICA - CFU: 3
Lezioni: 20 ore
Unita' didattica B
INF/01 - INFORMATICA - CFU: 3
Lezioni: 20 ore
Docente/i
Ricevimento:
Mercoledì, ore 11.00. Date le circostanze, il ricevimento può avvenire anche via Skype o Teams (prendere contatti via e-mail)
Teams, Skype o Dipartimento di Filosofia, cortile Ghiacciaia, via Festa del Perdono 7 (previo appuntamento via e-mail)