Scheda insegnamento

Si richiede la comprensione della lingua italiana orale e scritta al livello B2 del QCER. Se necessario, e in particolare se segnalato nei colloqui in ingresso, gli studenti devono avvalersi del servizio di tutorato linguistico alla pari offerto dall’Ateneo.

È inoltre importante e utile aver sostenuto l'esame dell'insegnamento Informatica per le Scienze Umane, previsto al I anno del corso di laurea.

L’insegnamento si pone gli obiettivi di:

• fornire conoscenze di base della programmazione;
• sviluppare abilità di programmazione di base;
• fornire conoscenze elementari di intelligenza artificiale;
• sviluppare abilità di uso di alcuni software per l'intelligenza artificiale, con applicazioni al trattamento automatico di testi in linguaggio naturale.

Gli argomenti trattati nel corso sono:

• introduzione alla programmazione;
• costrutti e strutture dati elementari del linguaggio di programmazione Python;
• implementazione di semplici algoritmi in Python;
• introduzione alle principali metodologie di intelligenza artificiale e di Natural Language Processing;
• implementazione di semplici workflow di intelligenza artificiale applicati all'elaborazione automatica di testi in linguaggio naturale.

L’insegnamento prevede:

• una prima parte improntata all’acquisizione di conoscenze e abilità di programmazione utilizzando il linguaggio di programmazione Python e l'ambiente di sviluppo Anaconda;
• una seconda parte dedicata a concetti elementari di intelligenza artificiale, anche tramite l'utilizzo del software visuale Orange.

Gli studenti non frequentanti avranno la possibilità di consultare il materiale reso disponibile dal docente sulla piattaforma digitale di Ateneo di supporto alla didattica e di replicare le esercitazioni svolte in aula informatica utilizzando i software open-source qui sopra elencati.

Verranno utilizzate le piattaforme digitali LOL e Teams, che potranno venire adoperate anche per modalità di didattica a distanza secondo le indicazioni elaborate dai CdS.

Agli studenti che abbiano depositato in Segreteria certificazioni di disabilità o DSA si consiglia di contattare all’inizio del corso il/la docente, anche attraverso la Commissione per le differenze e l’inclusione (differenze-inclusione@unistrapg.it) per concordare misure compensative e/o dispensative di adattamento della didattica.

L’accertamento dei risultati di apprendimento consisterà nella realizzazione di un progetto, assegnato dal docente nella fase finale del corso.

Per gli studenti con certificazioni di disabilità o DSA le modalità d’esame saranno concordate in relazione alle specifiche esigenze, sentito il parere della Commissione per le differenze e l’inclusione.

Sia gli studenti frequentanti che non, potranno consultare gli appunti e i materiali digitali messi a disposizione sulla piattaforma digitale di Ateneo di supporto alla didattica. Altri testi e documentazioni utili (soprattutto agli studenti non frequentanti) sono:

• William Mattingly, Introduction to Python for Humanists - 1st Edition, Chapman & Hall/CRC The Python Series, 2023. ISBN: 978-1032377902. Anche disponibile alla consultazione e download gratuiti al link https://python-textbook.pythonhumanities.com/.
• Documentazione online del software Orange, disponibile al link https://orangedatamining.com/docs/.

Per approfondimenti riguardo all'intelligenza artificiale: Tom Taulli, Artificial Intelligence Basics: A Non-Technical Introduction, Apress, 2023. ISBN: 978-1484250273.

Ulteriori testi saranno consigliati e/o messi a disposizione sulla piattaforma digitale di Ateneo di supporto alla didattica a seconda delle specifiche esigenze di chiarimento e/o approfondimento manifestate dagli studenti.

È fortemente raccomandata una regolare frequenza.

Il ricevimento studenti è tramite appuntamento da concordare preventivamente via email.

E-mail del docente: valentino.santucci@unistrapg.it.