Laboratorio: intelligenza artificiale e archeologia
A.A. 2025/2026
Obiettivi formativi
L'obiettivo primario del corso è fornire agli studenti una comprensione critica e operativa delle potenzialità, delle metodologie e delle sfide etiche legate all'applicazione dell'Intelligenza Artificiale (AI) nei campi dei Beni Culturali e dell'Archeologia. Il corso mira a colmare il divario tra le discipline umanistiche e le tecnologie avanzate, trasformando gli studenti da semplici fruitori in professionisti consapevoli e capaci di dialogare con esperti tecnici e di integrare l'AI nei futuri progetti di ricerca, conservazione e valorizzazione del patrimonio.
Risultati apprendimento attesi
Sono intesi a enfatizzare le capacità di:
1. Conoscenza e comprensione: identificare e definire i concetti fondamentali dell'Intelligenza Artificiale (AI); descrivere lo stato dell'arte e le applicazioni dell'AI nei processi di ricerca, catalogazione, conservazione e valorizzazione del patrimonio culturale e archeologico; comprendere il ruolo e le limitazioni delle diverse tecniche di AI.
2. Applicazione della conoscenza e comprensione: analizzare criticamente un progetto o caso studio; selezionare la tecnologia di digitalizzazione più appropriata al bene culturale.
3. Autonomia di giudizio: valutare criticamente l'efficacia, l'affidabilità e principi etici legati all'applicazione dell'AI; interpretare i risultati di un'analisi guidata dall'AI, distinguendo tra evidenze generate dalla macchina e dall'uomo.
4. Abilità comunicative: comunicare in modo chiaro e strutturato i concetti tecnici e le metodologie dell'AI; sostenere la propria analisi critica, rispetto ad un caso studio conosciuto.
5. Capacità di apprendimento: riconoscere la necessità di continuo aggiornamento in questo campo di ricerca, identificando e valutando autonomamente la veridicità delle fonti; sviluppare una metodologia di ricerca bibliografica mirata, a seconda del caso studio o dei progetti inerenti il patrimonio culturale-archeologico.
1. Conoscenza e comprensione: identificare e definire i concetti fondamentali dell'Intelligenza Artificiale (AI); descrivere lo stato dell'arte e le applicazioni dell'AI nei processi di ricerca, catalogazione, conservazione e valorizzazione del patrimonio culturale e archeologico; comprendere il ruolo e le limitazioni delle diverse tecniche di AI.
2. Applicazione della conoscenza e comprensione: analizzare criticamente un progetto o caso studio; selezionare la tecnologia di digitalizzazione più appropriata al bene culturale.
3. Autonomia di giudizio: valutare criticamente l'efficacia, l'affidabilità e principi etici legati all'applicazione dell'AI; interpretare i risultati di un'analisi guidata dall'AI, distinguendo tra evidenze generate dalla macchina e dall'uomo.
4. Abilità comunicative: comunicare in modo chiaro e strutturato i concetti tecnici e le metodologie dell'AI; sostenere la propria analisi critica, rispetto ad un caso studio conosciuto.
5. Capacità di apprendimento: riconoscere la necessità di continuo aggiornamento in questo campo di ricerca, identificando e valutando autonomamente la veridicità delle fonti; sviluppare una metodologia di ricerca bibliografica mirata, a seconda del caso studio o dei progetti inerenti il patrimonio culturale-archeologico.
Periodo: Secondo semestre
Modalità di valutazione: Giudizio di approvazione
Giudizio di valutazione: superato/non superato
Corso singolo
Questo insegnamento può essere seguito come corso singolo.
Programma e organizzazione didattica
Edizione unica
Responsabile
Periodo
Secondo semestre
Programma
Il corso verrà strutturato in tre parti:
1. Introduzione all'Intelligenza Artificiale e ai suoi concetti chiave (definizione e ambiti di applicazione; nozioni di base su machine learning, computer vision, riconoscimento pattern; esempi di IA nel patrimonio culturale e archeologico).
2. Strumenti e tecniche di IA applicati ai beni culturali (digitalizzazione di opere e siti con scansione 3D; analisi di immagini e dati archeologici; catalogazione e conservazione digitale).
3. Casi studio e laboratori pratici (applicativi di IA in archeologia; uso di software di base per il riconoscimento immagini o analisi dati; discussione sulla gestione della privacy, sulle sfide etiche e future leapplicazioni).
1. Introduzione all'Intelligenza Artificiale e ai suoi concetti chiave (definizione e ambiti di applicazione; nozioni di base su machine learning, computer vision, riconoscimento pattern; esempi di IA nel patrimonio culturale e archeologico).
2. Strumenti e tecniche di IA applicati ai beni culturali (digitalizzazione di opere e siti con scansione 3D; analisi di immagini e dati archeologici; catalogazione e conservazione digitale).
3. Casi studio e laboratori pratici (applicativi di IA in archeologia; uso di software di base per il riconoscimento immagini o analisi dati; discussione sulla gestione della privacy, sulle sfide etiche e future leapplicazioni).
Prerequisiti
Non sono previsti esami o corsi propedeutici obbligatori.
Tuttavia, al fine di raggiungere gli obiettivi del corso, si richiede una partecipazione attiva durante le lezioni, una capacità di riflessione e pensiero critico e una propensione al lavoro di gruppo, per fornire spunti di riflessione innovativi, analizzare e sviluppare opinioni personali sulla tematica e collaborare assieme nella condivisione di idee e prospettive.
Tuttavia, al fine di raggiungere gli obiettivi del corso, si richiede una partecipazione attiva durante le lezioni, una capacità di riflessione e pensiero critico e una propensione al lavoro di gruppo, per fornire spunti di riflessione innovativi, analizzare e sviluppare opinioni personali sulla tematica e collaborare assieme nella condivisione di idee e prospettive.
Metodi didattici
L'insegnamento si svolgerà con lezioni frontali, presentate in formato PDF o tramite altri supporti (video, schede, articoli, risorse web, fra gli altri). Alcuni momenti delle lezioni saranno dedicati ad attività pratiche e a confronti tra gli studenti del corso.
Materiale di riferimento
I materiali didattici consistono nelle slide PDF che verranno presentate a lezione, corredate da altri supporti, articoli scientifici di approfondimento, scaricabili da riviste online in formato Open Access o ibrido, forniti dal docente, e appunti dalle lezioni.
NB: Il programma potrà subire variazioni e aggiornamenti, che saranno comunicati tempestivamente.
Gli studenti non frequentanti devono concordare un percorso alternativo con il docente.
NB: Il programma potrà subire variazioni e aggiornamenti, che saranno comunicati tempestivamente.
Gli studenti non frequentanti devono concordare un percorso alternativo con il docente.
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
L'esame si terrà in presenza, salvo casi emergenziali, in cui si potrà ricorrere alla piattaforma Microsoft Teams.
La prova orale mira ad accertare le conoscenze acquisite dallo studente, relativamente ai contenuti del corso, allo stato dell'arte e alle applicazioni dell'AI nel campo dei Beni Culturali e dell'Archeologia, e ad una revisione bibliografica di casi di studio e progetti di ricerca concreti, sviluppati nelle ultime decadi.
L'esame prevederà anche la presentazione (tramite slide) di un caso di studio (concordato con il docente), nel quale viene richiesta un'analisi del progetto, dei metodi utilizzati e dei risultati ottenuti, al fine di promuovere la capacità di valutazione e di pensiero critico.
La prova orale mira ad accertare le conoscenze acquisite dallo studente, relativamente ai contenuti del corso, allo stato dell'arte e alle applicazioni dell'AI nel campo dei Beni Culturali e dell'Archeologia, e ad una revisione bibliografica di casi di studio e progetti di ricerca concreti, sviluppati nelle ultime decadi.
L'esame prevederà anche la presentazione (tramite slide) di un caso di studio (concordato con il docente), nel quale viene richiesta un'analisi del progetto, dei metodi utilizzati e dei risultati ottenuti, al fine di promuovere la capacità di valutazione e di pensiero critico.
Docente/i