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CODICE 113763
ANNO ACCADEMICO 2024/2025
CFU
SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE ICAR/13
LINGUA Italiano
SEDE
  • LA SPEZIA
PERIODO 1° Semestre
MODULI Questo insegnamento è un modulo di:
MATERIALE DIDATTICO AULAWEB

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

L'insegnamento, focalizzato sull'integrazione dell'intelligenza artificiale generativa nel campo del design, mira a svelare le capacità e le applicazioni dell'AI generativa. Gli studenti, mediante esercitazioni pratiche in laboratorio, apprenderanno come questa tecnologia può migliorare l'efficienza dei processi di progettazione, assistere nelle decisioni creative e essere impiegata efficacemente in varie fasi del ciclo progettuale.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

  Familiarizzare con i principali strumenti di intelligenza artificiale generativa (text-to-text, text-to-image, text-to-video).

  Saper integrare strumenti generativi nel processo di progettazione, in modo efficace e responsabile.

  Riflettere criticamente sull’utilizzo creativo, tecnico ed etico dell’AI generativa nel design.

  Sperimentare strumenti AI per generare contenuti visivi e testuali a supporto dell’ideazione progettuale.

PREREQUISITI

Capacità di analizzare e risolvere problemi complessi legati alla progettazione.
Conoscenza di base dei concetti di programmazione e capacità di utilizzo di software per il design
Familiarità con strumenti digitali e piattaforme di collaborazione online.
Conoscenze di base di calculus e statistica.
Capacità di applicare metodi quantitativi per l'analisi e la risoluzione di problemi di design.
Abilità nel valutare criticamente le implicazioni etiche e pratiche delle tecnologie emergenti nel design.

MODALITA' DIDATTICHE

La didattica sarà erogata in presenza attraverso lezioni frontali ed esercitazioni.

PROGRAMMA/CONTENUTO

  • Introduzione ai modelli generativi: definizione e principi di funzionamento
  • Panoramica su modelli text-to-text (es. ChatGPT), text-to-image (es. DALL·E, Midjourney), text-to-video (es. Runway, Pika)
  • Esempi d’uso degli strumenti AI generativi nel processo di design
  • Sperimentazione con prompt e creazione di contenuti visuali/testuali
  • Riflessione critica su rischi, bias e aspetti etici dell’uso di AI generativa

 

  • Discussione di casi studio e buone pratiche progettuali

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Per seguire il corso sarà sufficiente il materiale fornito dal docente.

DOCENTI E COMMISSIONI

Commissione d'esame

FILIPPO BERTANI (Presidente)

MARIA MOROZZO DELLA ROCCA E DI BIANZE'

ANNALISA BARLA (Presidente Supplente)

ANDREA VIAN (Presidente Supplente)

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

https://corsi.unige.it/corsi/9008/studenti-orario

Orari delle lezioni

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

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

L’esame consiste nello svolgimento di un progetto  di gruppo che dimostri la comprensione dei contenuti affrontati e la capacità di applicare gli strumenti appresi nel contesto del design.

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

La valutazione si basa sulla verifica di:

  • Conoscenza di concetti chiave
  • Capacità di analisi critica

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).

Agenda 2030

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Istruzione di qualità
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Parità di genere
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