PRESENTAZIONE

l corso esplora l’intersezione tra l’intelligenza artificiale (IA) e le discipline umanistiche, stimolando nuove soluzioni metodologiche e tecnologiche. Si focalizza su IA simbolica, subsimbolica e generativa, promuovendo interazioni tra soggetti impegnati in applicazioni emergenti. Una sezione del corso è dedicata a laboratori pratici, dove gli studenti utilizzano il linguaggio di programmazione Python e l'IA generativa per sviluppare applicazioni nelle Digital Humanities. Questi laboratori forniscono competenze pratiche, preparando gli studenti per vari ruoli nel mondo digitale. In sintesi, il corso mira a formare professionisti capaci di utilizzare l’IA, il linguaggio di programmazione Python e altre tecnologie innovative per navigare le sfide e le opportunità del mondo digitale in evoluzione.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

Obiettivo del corso è quello di analizzare le soluzioni che l'Intelligenza Artificiale (IA) e altre tecnologie innovative hanno prodotto per le digital humanities, con particolare attenzione alla ricerca, all'analisi e alla valorizzazione del patrimonio culturale e letterario. Si vuole inoltre stimolare lo sviluppo di nuove soluzioni sia metodologiche che tecnologiche per catalizzare possibili interazioni e aggregazioni tra i vari soggetti impegnati in questo campo interdisciplinare. Il corso esplorerà come l'IA possa essere applicata a diverse aree delle digital humanities, tra cui l'analisi testuale, la linguistica computazionale, l’elaborazione delle immagini, estrazione della conoscenza da testi. Si esaminerà anche come queste tecnologie possano aprire nuove possibilità di ricerca e di fruizione del patrimonio culturale e letterario, anche attraverso il web. Verrà posta particolare attenzione alla definizione di ruoli e connessioni tra discipline umanistiche e tecnologiche, dove la ricerca e le nuove tecnologie suggeriscono percorsi e soluzioni innovative che integrano cultura, tecnologia e società.
Il corso mira a preparare gli studenti a comprendere e sfruttare le potenzialità dell'IA nel vasto campo delle digital humanities, anche attraverso l'applicazione di strumenti di IA generativa, promuovendo una crescita sia culturale che tecnologica. Inoltre, verranno affrontate le implicazioni etiche dell'uso dell'IA in questo ambito, stimolando una riflessione critica sui suoi impatti sulla ricerca umanistica e sulla società.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

l corso di “Intelligenza Artificiale per le Digital Humanities” è progettato per fornire agli studenti una comprensione delle tecnologie e dei linguaggi dell’intelligenza artificiale (IA), con particolare attenzione sia all’IA simbolica, che subsimbolica e generativa. Il corso si concentra all’ambito delle Digital Humanities, stimolando lo sviluppo di nuove soluzioni metodologiche e tecnologiche.

Conoscenze e capacità di comprensione: Gli studenti acquisiranno una conoscenza dei principi fondamentali dell’IA, dell’IA generativa e del linguaggio di programmazione Python. Saranno in grado di comprendere come queste tecnologie possono essere applicate alle Digital Humanities, non solo per la valorizzazione del patrimonio culturale, ma anche per stimolare l’innovazione in settori emergenti.

Utilizzazione delle conoscenze: Gli studenti avranno l’opportunità di applicare le loro conoscenze durante le attività laboratoriali, utilizzando Python e ambienti di IA generativa per sviluppare applicazioni pratiche. Questo approccio hands-on permetterà agli studenti di acquisire competenze pratiche e applicate, preparandoli per una varietà di ruoli professionali nel mondo digitale.

Capacità di trarre conclusioni: Il corso incoraggerà gli studenti a utilizzare l’IA generativa e Python per creare nuovi modi di interagire con i dati, interpretare le informazioni e generare nuove conoscenze. Questo stimolerà la loro capacità di pensiero critico, permettendo loro di trarre conclusioni informate e di risolvere problemi in modo creativo e innovativo.

Capacità di apprendere: Il corso promuoverà un approccio all’apprendimento che è sia autonomo che collaborativo. Gli studenti saranno incoraggiati a sperimentare, a fare domande e a cercare soluzioni, sviluppando così la loro capacità di apprendere in modo indipendente. Allo stesso tempo, lavoreranno in team, apprendendo l’importanza della collaborazione e della comunicazione efficace.

Risultati di apprendimento -  Al termine del corso, gli studenti saranno in grado di utilizzare metodologie e tecniche di IA, Python e altre tecnologie innovative per sviluppare applicazioni nelle Digital Humanities. Avranno una adeguata comprensione dei principi dell’IA e saranno in grado di applicare queste conoscenze in modo pratico. Saranno inoltre in grado di lavorare sia in modo indipendente che in team, e avranno sviluppato buone capacità di pensiero critico e di risoluzione dei problemi.

PREREQUISITI

Conoscenze di base sulla programmazione  in Python.

MODALITA' DIDATTICHE

Il corso viene articolato secondo due categorie distinte di attività:

• Lezione Teorica (Lecture - Lezione): attività didattica nella quale lo studente è prevalentemente “passivo”, cioè assiste ad una lezione teorica o pratico-applicativa in aula, oppure attraverso gli strumenti messi a disposizione dal portale dell’insegnamento.
• Lezione Pratica (Hands-on experience - Sessione di studio): componente di “didattica assistita” nella quale lo studente è prevalentemente “attivo”, cioè esegue in prima persona, attività guidate in laboratorio. 

La frequenza alle lezioni, i materiali utilizzati e le esercitazioni  sono tutti elementi indispensabili per una corretta preparazione a questa disciplina. Si consiglia quindi di frequentare le lezioni e le esercitazioni, di leggere con attenzione e seguire scrupolosamente le indicazioni fornite nei materiali messi a disposizione on-line sul portale dell’insegnamento.

Il laboratorio sarà tenuto dal docente titolare dell’insegnamento, coadiuvato da tutor di laboratorio. Le attività di laboratorio verranno svolte presso il Laboratorio di Informatica del Campus di Savona e gli studenti saranno suddivisi in gruppi in funzione della capienza del laboratorio stesso. Agli studenti sarà richiesta la prenotazione alle attività di laboratorio tramite il portale del corso. Solo chi avrà effettuato la prenotazione potrà accedere alle attività di laboratorio. L’organizzazione e le date di svolgimento delle attività di laboratorio verranno comunicate direttamente dal docente all’inizio delle lezioni e sdaranno disponibili sul portale del corso.

Lo schema di organizzazione dell’insegnamento risulta di 6 CFU per un totale di 150 ore di studio-lavoro.

PROGRAMMA/CONTENUTO

• Intelligenza Artificiale: Paradigmi e Storia
• Agenti intelligenti
• Risolvere i problemi con la ricerca
• Ricerca informata ed esplorazione, problemi di soddisfacimento di vincoli
• Rappresentazione della conoscenza
• Comprensione del linguaggio naturale
• Apprendimento
• Percezione visiva e Visione  artificiale
• Large Language Models e Intelligenze Artificiale Generativa
• Etica, sicurezza, sostenibilità e normative sull’IA
• Il linguaggio Python [Tipi di Dati semplici - Espressioni e Output - Strutture decisionali e Strutture iterative - Funzioni - File, Liste, Tuple, Stringhe - Dizionari, Set, Classi, Oggetti - Applicazioni per le Digital Humanities - API per GPT e Claude]

TESTI/BIBLIOGRAFIA

• Stuart J. Russell, Peter Norvig, Intelligenza Artificiale. Un approccio moderno,  vol. 1 e 2, Ed. MyLab - Pearson, 2021.
• Materiali usati durante le lezioni in aula  e durante le attività di laboratorio, resi disponibili con il procedere del corso sul portale AulaWeb nella sezione "Materiali utilizzati a lezione", unitamente a link a risorse e testi fruibili in rete.

DOCENTI E COMMISSIONI

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

https://easyacademy.unige.it/portalestudenti/

Orari delle lezioni

L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

Al fine di sostenere l’esame, lo studente deve effettuare l’iscrizione telematica attraverso il Portale Studenti all’indirizzo: https://servizionline.unige.it/studenti/.

L'esame consiste in un colloquio individuale sul programma del corso e sulla discussione del progetto assegnato.

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

Al fine di superare l’esame, lo studente deve:

• produrre un Glossario Tematico Disciplinare: per ogni lezione viene richiesto allo studente di creare (e man mano arricchire e raffinare) un glossario delle parole chiave relative al programma svolto; 
• sviluppare un progetto tematico assegnato dal docente durante lo svolgimento del corso.

ALTRE INFORMAZIONI

Gli studenti con disabilità o con DSA possono fare richiesta di misure compensative/dispensative per l'esame. Le modalità saranno definite caso per caso insieme al Referente per Ingegneria del Comitato di Ateneo per il supporto agli studenti disabili e con DSA. Gli studenti che volessero farne richiesta sono invitati a contattare il docente dell'insegnamento mettendo in copia il Referente (https://unige.it/commissioni/comitatoperlinclusionedeglistudenticondisabilita.html).