Al termine del percorso didattico, le studentesse e gli studenti avranno 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 con alcune attività laboratoriali guidate.
L'esame consiste in una prova scritta con domande a risposta sia aperta che chiusa riguardanti argomenti teorici e applicazioni dei metodi presentati nel corso.
Le studentesse e 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 frequentanti che per non frequentanti.
