Al termine del percorso didattico, lo studente avrà acquisito familiarità con l'evoluzione storica, le tecniche e i concetti chiave dell'intelligenza artificiale moderna e dell'apprendimento automatico (machine learning), con particolare attenzione alle reti neurali e all'apprendimento profondo (deep learning) e al ruolo ricoperto da queste tecnologie nello sviluppo dell'intelligenza artificiale generativa.
Nessuno.
Lezioni frontali.
L’esame consta di una prova scritta della durata di 60 minuti suddivisa in due parti:
Per le domande a risposta aperta saranno valutate la completezza e pertinenze della risposta, l'appropriatezza del linguaggio adottato e la capacità di sintesi nell’esposizione dei contenuti del corso.
Per la sufficienza lo studente deve rispondere correttamente ad almeno 6 delle 10 domande a risposta multipla e raggiungere complessivamente un punteggio non inferiore a 18. La lode viene conferita per punteggi maggiori di 30.
Gli studenti sono tenuti a consultare settimanalmente la pagina e-learning dell’insegnamento per reperire i materiali di supporto alle lezioni e/o di approfondimento che il docente mette a disposizione.
Il programma del corso è il medesimo sia per gli studenti frequentanti che per i non frequentanti.
