INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER I BENI CULTURALI

INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER I BENI CULTURALI

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Ultimo aggiornamento 23/05/2021 14:27
Codice
90636
ANNO ACCADEMICO
2021/2022
CFU
6 cfu al 2° anno di 9913 DIGITAL HUMANITIES - COMUNICAZIONE E NUOVI MEDIA (LM-92) SAVONA
SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE
ING-INF/05
LINGUA
Italiano
SEDE
SAVONA (DIGITAL HUMANITIES - COMUNICAZIONE E NUOVI MEDIA )
periodo
1° Semestre
materiale didattico

PRESENTAZIONE

In questo corso verranno analizzate soluzioni che l’Intelligenza Artificiale e altre tecnologie innovative hanno prodotto per la tutela, fruizione e valorizzazione del patrimonio culturale. Si vuole inoltre di stimolare nuove soluzioni sia metodologiche che tecnologiche per consentire di catalizzare possibili interazioni e aggregazioni tra i vari soggetti impegnati a sviluppare nuove applicazioni nel settore dei beni culturali.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

Obiettivo del corso è quello di analizzare soluzioni che l’Intelligenza Artificiale e altre tecnologie innovative hanno prodotto per la tutela, fruizione e valorizzazione del patrimonio culturale. Si vuole inoltre di stimolare nuove soluzioni sia metodologiche che tecnologiche per consentire di catalizzare possibili interazioni e aggregazioni tra i vari soggetti impegnati a sviluppare nuove applicazioni nel settore dei beni culturali. Riprodurre siti culturali e renderli fruibili in modo diverso, anche attraverso il web, significa aprire nuove possibilità di sviluppo per la crescita civile ed economica dei territori. Nasce quindi la necessità di definire ruoli e connessioni, dove solo la ricerca e le nuove tecnologie possono suggerire percorsi e soluzioni competitive che integrino turismo e cultura da un lato, con impresa e mercato da un altro.

Modalità didattiche

La modalità di svolgimento delle lezioni è descritta al link: https://corsi.unige.it/9913/news/12704-modalit%C3%A0-didattica-per-lavvio-dellaa-202122

PROGRAMMA/CONTENUTO

  • Intelligenza Artificiale: Paradigmi e Storia
  • Agenti intelligenti
  • Risolvere i problemi con la ricerca
  • Ricerca informata ed esplorazione
  • Problemi di soddisfacimento di vincoli
  • Rappresentazione della conoscenza
  • Comprensione del linguaggio naturale
  • Apprendimento
  • Percezione visiva e Visione  artificiale
  • Il linguaggio Python [Tipi di Dati semplici - Espressioni e Output - Strutture decisionali e Strutture iterative - Funzioni - File, Liste, Tuple, Stringhe - Dizionari, Set, Classi, Oggetti - Applicazioni per le Digital Humanities]

TESTI/BIBLIOGRAFIA

I Materiali usati durante le lezioni in aula virtuale e durante le attività di laboratorio virtuale verranno resi disponibili con il procedere del corso sul portale AulaWeb nella sezione Materiali utilizzati a lezione, unitamente a link a risorse e testi fruibili in rete.

DOCENTI E COMMISSIONI

Ricevimento: Al Campus di Savona, nei giorni di lezione, al termine delle lezioni. A Genova o a Savona su appuntamento negli atri giorni concordato tramite e-mail all'indirizzo: adorni@unige.it 

LEZIONI

Modalità didattiche

La modalità di svolgimento delle lezioni è descritta al link: https://corsi.unige.it/9913/news/12704-modalit%C3%A0-didattica-per-lavvio-dellaa-202122

ORARI

L'orario di tutti gli insegnamenti è consultabile su EasyAcademy.

ESAMI

Modalità d'esame

Al fine di sostenere l’esame, lo studente deve effettuare l’iscrizione telematica attraverso il Portale Studenti all’indirizzo https://servizionline.unige.it/studenti/.

L'esame consiste in un colloquio individuale sul programma del corso e sulla discussione del progetto svolto.

Modalità di accertamento

Al fine di superare l’esame, lo studente deve:

  • produrre un Glossario Tematico Disciplinare: per ogni lezione viene richiesto allo studente di creare (e man mano arricchire e raffinare) un glossario delle parole chiave disciplinare; 
  • sviluppare in modo individuale o di gruppo un progetto tematico assegnato dal docente durante lo svolgimento del corso.