Artificial intelligence
A.A. 2021/2022
Obiettivi formativi
Gli insegnamenti attinenti al settore INF/01 - Informatica si prefiggono di introdurre i discenti all'applicazione di teorie filosofiche ad ambiti tecnologici informatici secondo il moderno approccio sperimentale.
In questo ambito, il corso di Artificial Intelligence ha come obiettivo l'applicazione di strumenti filosofici alla ricerca empirica in tale ambito informatico, attraverso l'illustrazione di problemi concreti affrontabili grazie alle acquisite informazioni filosofiche e metodologie informatiche.
In questo ambito, il corso di Artificial Intelligence ha come obiettivo l'applicazione di strumenti filosofici alla ricerca empirica in tale ambito informatico, attraverso l'illustrazione di problemi concreti affrontabili grazie alle acquisite informazioni filosofiche e metodologie informatiche.
Risultati apprendimento attesi
a. Conoscenze e Comprensione
Alla fine del corso di Artificial Intelligence, il discente avrà acquisito elevata capacità di comprensione dei problemi e di discussione e confronto tra le diverse prospettive teoriche nell'ambito disciplinare, alla luce delle teorie filosofiche che accompagnano il percorso di studi.
b. Capacità di applicare conoscenze e comprensione
Alla fine del corso il discente sarà in grado di progettare soluzioni informatiche a problemi teorici e pratici, coniugando metodologie dell'Artificial Intelligence e teorie filosofiche, avendo inoltre maturato capacità di comunicazione di quanto appreso.
Alla fine del corso di Artificial Intelligence, il discente avrà acquisito elevata capacità di comprensione dei problemi e di discussione e confronto tra le diverse prospettive teoriche nell'ambito disciplinare, alla luce delle teorie filosofiche che accompagnano il percorso di studi.
b. Capacità di applicare conoscenze e comprensione
Alla fine del corso il discente sarà in grado di progettare soluzioni informatiche a problemi teorici e pratici, coniugando metodologie dell'Artificial Intelligence e teorie filosofiche, avendo inoltre maturato capacità di comunicazione di quanto appreso.
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
Durante la fase di didattica emergenziale, il programma viene mantenuto con le seguenti modifiche necessarie per una buona fruizione del corso originariamente progettato per la didattica esclusivamente in presenza:
Le lezioni si terranno in modalità duale. Si terranno in presenza e contemporaneamente sarà possibile partecipare online in videoconferenza attraverso Teams.
Le registrazioni delle lezioni rimarranno disponibili per tutto l'anno accademico.
Ambienti on-line utilizzati:
Ariel (Artificial Intelligence, Prof. Folgieri): https://ariel.unimi.it/
Teams (keycode ofa9g3d)
Gli studenti che intendono partecipare alle lezioni in presenza devono fare riferimento alle disposizioni dell'Ateneo:
https://www.unimi.it/it/studiare/frequentare-un-corso-di-laurea/seguire-il-percorso-di-studi/didattica-presenza
Gli studenti che intendono partecipare alle lezioni in Teams devono fare riferimento alle seguenti guide tecniche:
https://www.unimi.it/it/studiare/servizi-gli-studenti/servizi-tecnologici-e-online/microsoft-office-365-education
Per partecipare alle sessioni di esame gli studenti devono fare riferimento alle seguenti indicazioni
https://www.unimi.it/it/studiare/frequentare-un-corso-di-laurea/seguire-il-percorso-di-studi/esami
Gli studenti sono inviati a consultare e seguire i Decreti Rettorali e le informazioni riportate nella pagina dedicata alle misure urgenti per la comunità universitaria
https://www.unimi.it/it/coronavirus-misure-urgenti-la-comunita-universitaria
Le lezioni si terranno in modalità duale. Si terranno in presenza e contemporaneamente sarà possibile partecipare online in videoconferenza attraverso Teams.
Le registrazioni delle lezioni rimarranno disponibili per tutto l'anno accademico.
Ambienti on-line utilizzati:
Ariel (Artificial Intelligence, Prof. Folgieri): https://ariel.unimi.it/
Teams (keycode ofa9g3d)
Gli studenti che intendono partecipare alle lezioni in presenza devono fare riferimento alle disposizioni dell'Ateneo:
https://www.unimi.it/it/studiare/frequentare-un-corso-di-laurea/seguire-il-percorso-di-studi/didattica-presenza
Gli studenti che intendono partecipare alle lezioni in Teams devono fare riferimento alle seguenti guide tecniche:
https://www.unimi.it/it/studiare/servizi-gli-studenti/servizi-tecnologici-e-online/microsoft-office-365-education
Per partecipare alle sessioni di esame gli studenti devono fare riferimento alle seguenti indicazioni
https://www.unimi.it/it/studiare/frequentare-un-corso-di-laurea/seguire-il-percorso-di-studi/esami
Gli studenti sono inviati a consultare e seguire i Decreti Rettorali e le informazioni riportate nella pagina dedicata alle misure urgenti per la comunità universitaria
https://www.unimi.it/it/coronavirus-misure-urgenti-la-comunita-universitaria
Programma
Programma per studenti frequentanti e non frequentanti
I sistemi intelligenti: caratteristiche, differenziazioni tra sistemi biologici e artificiali.
Storia dell'AI (Artificial Intelligence). Logica. Logica booleana: applicazione in AI (esercizi). GOFAI, AI forte e debole: sostenitori, motivazioni, test a supporto. Il Test di Turing: principi ed esercizi. Le critiche al Test di Turing: Searle e altri. Filosofia dell'AI: i principali esponenti.
Intelligenza artificiale e apprendimento delle macchine: il machine learning. Modelli matematici, algoritmi, esempi.
Sistemi artificiali che si ispirano a quelli biologici. Algoritmi genetici, cenni. Artificial Neural Network. Brain Computer Interface. Modelli teorici ed esempi pratici.
I sistemi intelligenti: caratteristiche, differenziazioni tra sistemi biologici e artificiali.
Storia dell'AI (Artificial Intelligence). Logica. Logica booleana: applicazione in AI (esercizi). GOFAI, AI forte e debole: sostenitori, motivazioni, test a supporto. Il Test di Turing: principi ed esercizi. Le critiche al Test di Turing: Searle e altri. Filosofia dell'AI: i principali esponenti.
Intelligenza artificiale e apprendimento delle macchine: il machine learning. Modelli matematici, algoritmi, esempi.
Sistemi artificiali che si ispirano a quelli biologici. Algoritmi genetici, cenni. Artificial Neural Network. Brain Computer Interface. Modelli teorici ed esempi pratici.
Prerequisiti
Conoscenza statistica e logica di base. Familiarità con i sistemi informatici. Conoscenza di base di semplici espressioni matematiche (rappresentazione di funzioni).
Metodi didattici
Lezioni teoriche e pratiche, discussioni in aula, analisi di lavori di ricerca.
Materiale di riferimento
· "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
· Altro materiale comunicato di volta in volta a lezione
· Dispense a cura del docente
· Nilsson, The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements
· Altro materiale comunicato di volta in volta a lezione
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
Test in itinere e prove scritte finali con discussione orale per verificare le conoscenze acquisite. Gli studenti dovranno dimostrare di aver acquisito una elevata capacità di comprensione dei problemi e di discussione e confronto tra le diverse prospettive teoriche nell'ambito disciplinare, anche alla luce delle teorie filosofiche.
Gli studenti dovranno anche aver maturato capacità di comunicazione di quanto appreso.
Gli studenti dovranno anche aver maturato capacità di comunicazione di quanto appreso.
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
Unita' didattica C
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)