- Docente: Andrea De Cesarei
- Crediti formativi: 8
- SSD: M-PSI/01
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
- Campus: Cesena
- Corso: Laurea Magistrale in Psicologia cognitiva applicata (cod. 0991)
Conoscenze e abilità da conseguire
Al termine del corso lo studente: - conosce lo sviluppo storico e le applicazioni dell'intelligenza artificiale, intesa come la simulazione artificiale della mente (emozioni e processi cognitivi) e del comportamento (azioni e decisioni); - conosce le principali differenze in termini di struttura e potenziali applicazioni tra diversi sistemi artificiali (es. algoritmi connessionisti classici; reti convoluzionali profonde; ruolo di aspettative e prediction error); - conosce i principali aspetti, in termini di potenziali applicazioni e di criticità, legate all'introduzione di sistemi artificiali in contesti reali (es. chatbot, self-driving cars, ergonomia cognitiva); - è in grado di mettere in collegamento nozioni apprese nel corso di studi, con il loro utilizzo in sistemi artificiali mirati a rilevare (es. affective computing, brain computer interfaces) o simulare (machine learning) stati mentali o comportamenti umani.
Contenuti
- Principali passi della storia dell'intelligenza artificiale, dai primi tentativi di costruire "macchine pensanti" all'inizio del '900, all'approccio cibernetico degli anni '70 e alla successiva popolarità del connessionismo negli anni '80, fino alle attuali reti neurali profonde (deep neural networks).
- Applicazione degli algoritmi descritti a diversi ambiti (es: comprensione del linguaggio, percezione di immagini, previsione del comportamento di agenti). Lo studente conoscerà inoltre le principali caratteristiche delle architetture basate su regole, su euristiche, e su diversi tipi di apprendimento (supervisionato, non supervisionato, per rinforzo).- Capacità, da parte di agenti artificiali, di interagire con esseri umani (ad esempio, robotica sociale) e approfondirà le implicazioni psicologiche, progettuali ed etiche di tale ambito.
Testi/Bibliografia
Di seguito sono indicati i riferimenti bibliografici necessari per prepararsi alla prova di esame:
- Slides delle lezioni
- Margaret A. Boden, L'intelligenza Artificiale, Il Mulino
- Paul Dumouchel, Luisa Damiano, Vivere con i robot, Raffaello Cortina Editore
- Articoli e capitoli indicati dal docente nel corso delle lezioni.
Metodi didattici
Lezioni frontali.
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
L'esame è scritto sotto forma di test di 40 domande a scelta multipla (4 alternative). Tempo a disposizione: 30 minuti. Il programma include tutto il materiale bibliografico indicato nella sezione testi, anche relativamente ad eventuali argomenti non trattati nelle lezioni.
Per ogni risposta corretta sarà attribuito un punteggio di 0.775. Arrotondamento per eccesso. Lode per chi risponde correttamente a 39 oppure a 40 domande.
L'utilizzo di sussidi compensativi o dispensativi è previsto, nelle modalità concordate con il docente, per studenti con diagnosi di DSA o altra disabilità ufficialmente riconosciuta e dichiarata presso Servizio per gli studenti con disabilità e con DSA dell'Università di Bologna.
Per sostenere la prova di esame è necessaria l'iscrizione utilizzando la funzione presente nel sito web di Alma Esami, nel rispetto inderogabile delle scadenze previste. Lo studente, in caso di difficoltà o di problemi potrà contattare la Segreteria didattica.
Strumenti a supporto della didattica
presentazioni in powerpoint, esempi distribuiti via web.
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Andrea De Cesarei