La scuola si propone di fornire un inquadramento dell’intelligenza artificiale, illustrarne i principali ambiti di applicazione e le problematiche relative, e presentare i fondamenti di alcune delle tematiche principali che sono attualmente alla base delle innumerevoli tecnologie di successo che sono entrate nei processi industriali, economici e sociali.
La scuola è pensata per neolaureati magistrali in qualunque disciplina: non sono dunque necessarie competenze pregresse per la comprensione dei contenuti erogati durante la scuola, ma curriculum scientifici ne agevolano la fruizione.
Di seguito vengono riportate le principali tematiche che verranno trattate durante la scuola, che si articoleranno in attività di didattica frontale teorica e momenti di laboratorio affinché lo studente possa apprendere anche i principi operativi per l’utilizzo degli approcci teorici presentati.
Il programma dettagliato è disponibile nel seguito. Le lezioni saranno svolte interamente in lingua italiana.
Argomenti
- Matematica per l’intelligenza artificiale
- Rudimenti di programmazione Python
- Introduzione al Machine Learning e principali algoritmi di apprendimento supervisionato e non
- Laboratorio di programmazione Python
- Deep Learning
- Data Mining
- Data Analytics
- Natural Language Processing
- Computer Vision
- Programmazione Logica e rudimenti di Prolog
- Knowledge engineering
- Agenti intelligenti
- Sistemi di supporto alle decisioni
- Robotica
- Reinforcement Learning
Programma
| Giorno | 9:00–13:00 | 13:00–14:00 | 14:00–18:00 | |
|---|---|---|---|---|
| Lunedì 17 Luglio | E. Piccolomini – Matematica per l’intelligenza artificiale | Pausa pranzo | R. Girau – Rudimenti di programmazione Python | |
| Martedì 18 Luglio | S.P. Zingaro – Introduzione al Machine Learning e principali algoritmi di apprendimento supervisionato e non | Pausa pranzo | L. Pellegrini – Laboratorio di programmazione Python | |
| Mercoledì 19 Luglio | A. Zanellati – Introduzione al Machine Learning e principali algoritmi di apprendimento supervisionato e non | Pausa pranzo | M. Ferrara – Deep Learning | |
| Giovedì 20 Luglio | M. Francia – Data Mining | Pausa pranzo | libero | |
| Venerdì 21 Luglio | P. Torroni – Natural Language Processing | Pausa pranzo | S. Salti – Computer Vision | |
| Lunedì 24 Luglio | R. Calegari – Programmazione Logica e rudimenti di Prolog | Pausa pranzo | in definizione | |
| Martedì 25 Luglio | G. Ciatto – Agenti Intelligenti | Pausa pranzo | R. Amadini – Sistemi di supporto alle decisioni | |
| Mercoledì 26 Luglio | G. Aguzzi – Reinforcement Learning | Pausa pranzo | A. Roli – Sistemi intelligenti robotici | |
| Giovedì 27 Luglio | A. Pagliarani – Creare valore industriale con l’AI | Pausa pranzo | ||
| Venerdì 28 Luglio | M. Francia – HACKATON | Pausa pranzo | G. Graffieti Etica ed AI - D. Tafani – Etica dell’intelligenza artificiale e cattura culturale |
Per Giovedì 27 Luglio è prevista la cena sociale presso la “Ca’ de Bè”, Piazza della Libertà, Bertinoro.
