Didattica Moduli didattici

Moduli didattici

Mente, linguaggio e AI

Il modulo Mente, linguaggio e AI offre un’esplorazione approfondita dei fondamenti teorici che collegano mente, linguaggio e intelligenza artificiale, con un focus sull’analisi critica del loro impatto. Verranno analizzati i modelli cognitivi e linguistici che guidano lo sviluppo dell’AI e il loro contributo alla comprensione delle capacità umane. Parallelamente, si discuteranno le implicazioni sociali e filosofiche dell’AI, interrogandosi sul suo ruolo nella trasformazione del rapporto tra tecnologia e società. Questo percorso formativo fornirà strumenti concettuali per comprendere i principi alla base dell’AI e riflettere sulle sue conseguenze future.

Etica e diritto dell’AI

In questo modulo saranno discussi i principi fondamentali e i metodi di ricerca usati per creare un’IA eticamente sostenibile e orientata al bene comune e si daranno le coordinate fondamentali per fare un uso consapevole delle tecnologie.

Logica e AI

Il modulo si concentra su quelle problematiche legate allo sviluppo dei sistemi di IA che presuppongono l'uso dei metodi formali della logica. In particolare, a partire dal linguaggio della logica proposizionale classica, si tratterà di passarne in rassegna le estensioni (principalmente quelle ottenute attraverso l'introduzione di operatori modali) che risultano di maggior interesse per i temi legati all'IA. Sono previste esercitazioni pratiche, anche mediante l'uso di apposite piattaforme informatiche.

Programmazione in Python

Il modulo offre un'introduzione pratica alla #programmazione in Python, un linguaggio molto versatile e molto diffuso nel campo dell'intelligenza artificiale. Verranno affrontati i concetti fondamenti della programmazione (operatori, variabili, tipi, iterazioni, controlli) , fino all'uso di librerie specifiche per la data science, come NumPy e Pandas, e per il Natural Language Processing, come NLTK. Attraverso esercitazioni guidate e progetti pratici, i partecipanti acquisiranno le competenze necessarie per sviluppare script efficienti ed elaborare dati linguistici complessi.

Linguistica computazionale e LLM

l modulo esplora i fondamenti della linguistica computazionale, analizzando i principali modelli e tecniche per l'elaborazione automatica del linguaggio naturale. Verranno trattati aspetti teorici e pratici, tra cui la rappresentazione delle strutture linguistiche, il parsing, la semantica distribuzionale e le reti neurali per il NLP. Un focus particolare sarà dedicato ai Large Language Models (LLM), come ChatGPT, illustrandone l'architettura, il funzionamento e le potenzialità applicative. Il corso prevede attività pratiche e sperimentazioni sull'uso degli LLM attraverso il linguaggio Python.

Introduzione al Data Mining

Il modulo fornisce una panoramica sulle tecniche fondamentali del data mining, il processo che consente di estrarre conoscenza significativa da grandi volumi di dati attraverso apprendimento supervisionato e non supervisionato. Verranno introdotti i principali metodi di esplorazione e analisi dei dati, tra cui clustering, classificazione, regole di associazione e riduzione della dimensionalità. Saranno trattati sia gli aspetti teorici che quelli pratici.

Deep learning e applicazioni

Il modulo introduce i fondamenti teorici e pratici del deep learning, il ramo dell’intelligenza artificiale che utilizza reti neurali per apprendere e generare contenuti complessi. Saranno trattati i principali modelli di deep learning, dalle reti neurali convoluzionali (CNN) per l'elaborazione di immagini alle reti neurali ricorrenti (RNN) e trasformer per il trattamento del linguaggio naturale. Particolare attenzione sarà dedicata alle applicazioni pratiche, tra cui la generazione di immagini e di testo, e l'ottimizzazione dei modelli.