Fondamenti di intelligenza artificiale
L'iscrizione al Corso Singolo può essere effettuata anche senza iscriversi ad un Corso di Laurea specifico
Non è un Corso di Laurea o un Master
Aperto a tutti
On Demand
Iscrizioni Aperte
Nessun Test d'Ingresso
Domande Frequenti sui Corsi Unimarconi
Un corso singolo è un insegnamento universitario che può essere seguito senza essere iscritti a un intero corso di laurea. Al termine, è possibile sostenere l’esame e ottenere un attestato con il relativo numero di CFU.
Chiunque sia in possesso di un diploma di scuola superiore può iscriversi. I corsi singoli sono ideali per chi vuole integrare la propria formazione, acquisire crediti per concorsi, o valutare un possibile percorso universitario.
Sì, al superamento dell’esame viene rilasciata una certificazione con i crediti formativi universitari (CFU) acquisiti, riconosciuti dal MUR e utilizzabili secondo la normativa vigente.
È possibile iscriversi ai Corsi dell’Università Marconi tramite un Infopoint autorizzato dell’Università Guglielmo Marconi. L’Infopoint fornisce ASSISTENZA GRATUITA nella scelta del corso e nella compilazione della domanda.
Fondamenti di Intelligenza Artificiale
Settore scientifico-disciplinare: ING-INF/05 – CFU: 6
🎯 Obiettivi del corso
Il corso introduce i concetti fondamentali dell’Intelligenza Artificiale (IA), dalle metodologie simboliche agli approcci di apprendimento automatico, fino alle reti neurali e ai modelli generativi. Al termine, lo studente sarà in grado di:
- 🔍 Comprendere le basi della logica, della rappresentazione della conoscenza e del ragionamento automatico
- 🧠 Conoscere modelli di apprendimento automatico (discriminativi e generativi)
- 🕸️ Costruire agenti intelligenti capaci di agire in ambienti complessi
- 📝 Comprendere i fondamenti del Natural Language Processing (NLP)
- ⚖️ Valutare gli aspetti etici e sociali dell’intelligenza artificiale
- 🛠️ Applicare in modo pratico tecniche e strumenti per lo sviluppo di soluzioni basate su AI
📚 Struttura del corso
Il corso è organizzato in 6 moduli tematici:
📘 Modulo 1 – Introduzione
- Cos’è l’Intelligenza Artificiale
- Obiettivi e sfide dell’IA moderna
🧠 Modulo 2 – Agenti intelligenti e problem solving
- Visione ad agenti
- Ricerca nello spazio degli stati
- Strategie euristiche
- Problemi di soddisfacimento di vincoli (facoltativo)
🧩 Modulo 3 – Conoscenza e ragionamento
- Rappresentazione della conoscenza
- Logica proposizionale e predicativa
- Ragionamento in condizioni di incertezza (facoltativo)
🔁 Modulo 4 – Apprendimento automatico e Deep Learning
- Apprendimento supervisionato e non supervisionato
- Modelli probabilistici
- Reti neurali e Deep Learning
- Evoluzione storica e approcci moderni (MLP facoltativo)
📝 Modulo 5 – NLP e generative AI
- Elaborazione automatica del linguaggio
- Modelli linguistici e generazione di contenuti
- Large Language Models (es. GPT)
⚖️ Modulo 6 – Etica dell’IA
- Impatti sociali ed economici
- Bias, privacy e responsabilità algoritmica
🧠 Risultati attesi
📘 Conoscenze
- Teorie dell’intelligenza computazionale
- Approcci simbolici e connessionisti
- Metodologie di NLP e generative AI
🛠️ Abilità operative
- Progettare agenti intelligenti e soluzioni AI
- Implementare modelli di machine learning
- Sviluppare task di text processing e generazione
💡 Competenze trasversali
- Autonomia di giudizio sull’impiego dell’AI
- Capacità di comunicare efficacemente idee e problemi tecnici
- Apprendimento continuo e valutazione critica delle tecnologie emergenti
📌 Prerequisiti
📘 Nessun requisito richiesto: il corso è aperto anche a chi si avvicina per la prima volta al tema.
🎓 Modalità didattiche
🎥 Didattica Erogativa
- 30 ore di videolezioni (5 ore per CFU)
- Slide e materiali PDF a supporto
- Lezioni teoriche e pratiche con esempi reali
- Confronto tra metodi simbolici e modelli neurali
💬 Didattica Interattiva
- E-tivity, domande guidate, forum e FAQ
- Aule virtuali con esercitazioni pratiche
- Feedback formativo e confronto con il docente
📝 Verifica dell’apprendimento
✍️ Prova scritta
- Durata: 90 minuti
- Domande miste: aperte, a risposta multipla, esercizi applicativi
- Verifica di conoscenze teoriche e capacità di progettazione di soluzioni AI
🗣️ Prova orale (se prevista)
- Colloquio su concetti chiave
- Discussione di casi studio ed esempi pratici
- Valutazione della capacità critica e comunicativa
📊 La valutazione è espressa in trentesimi, con lode riservata a chi dimostra eccellenza e innovatività nelle risposte.
📘 Testi consigliati
- Intelligenza Artificiale. Un approccio moderno, Vol. 1-2 – Stuart Russell, Peter Norvig (a cura di Francesco Amigoni)
- Versione inglese: Artificial Intelligence: A Modern Approach, Third Edition – Russell & Norvig
🚀 Perché seguire questo corso?
- 🤖 Acquisisci le basi dell’Intelligenza Artificiale
- 📊 Impara a progettare soluzioni intelligenti con algoritmi e reti neurali
- 🧠 Approfondisci NLP e AI generativa, le tecnologie più innovative
- 🧭 Sviluppa un pensiero critico sulle implicazioni etiche dell’AI
- 💼 Prepara la tua carriera in uno dei settori più richiesti del futuro