Studiare
In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.
Ulteriori Attività formativa D e F
Queste informazioni sono destinate esclusivamente agli studenti e alle studentesse già iscritti a questo corso.Se sei un nuovo studente interessato all'immatricolazione, trovi le informazioni sul percorso di studi alla pagina del corso:
Laurea magistrale in Artificial Intelligence - Immatricolazione dal 2025/2026Le attività formative di tipologia D sono a scelta dello studente, quelle di tipologia F sono ulteriori conoscenze utili all’inserimento nel mondo del lavoro (tirocini, competenze trasversali, project works, ecc.). In base al Regolamento Didattico del Corso, alcune attività possono essere scelte e inserite autonomamente a libretto, altre devono essere approvate da apposita commissione per verificarne la coerenza con il piano di studio. Le attività formative di tipologia D o F possono essere ricoperte dalle seguenti attività.
1. Insegnamenti impartiti presso l'Università di Verona
Comprendono gli insegnamenti sotto riportati e/o nel Catalogo degli insegnamenti (che può essere filtrato anche per lingua di erogazione tramite la Ricerca avanzata).
Modalità di inserimento a libretto: se l'insegnamento è compreso tra quelli sottoelencati, lo studente può inserirlo autonomamente durante il periodo in cui il piano di studi è aperto; in caso contrario, lo studente deve fare richiesta alla Segreteria, inviando a carriere.scienze@ateneo.univr.it il modulo nel periodo indicato.
2. Attestato o equipollenza linguistica CLA
Oltre a quelle richieste dal piano di studi, per gli immatricolati dall'A.A. 2021/2022 vengono riconosciute:
- Lingua inglese: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza superiore a quello richiesto dal corso di studio (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).
- Altre lingue e italiano per stranieri: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza a partire da A2 (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).
Tali cfu saranno riconosciuti, fino ad un massimo di 6 cfu complessivi, di tipologia F se il piano didattico lo consente, oppure di tipologia D. Ulteriori crediti a scelta per conoscenze linguistiche potranno essere riconosciuti solo se coerenti con il progetto formativo dello studente e se adeguatamente motivati.
Gli immatricolati fino all'A.A. 2020/2021 devono consultare le informazioni che si trovano qui.
Modalità di inserimento a libretto: richiedere l’attestato o l'equipollenza al CLA e inviarlo alla Segreteria Studenti - Carriere per l’inserimento dell’esame in carriera, tramite mail: carriere.scienze@ateneo.univr.it
3. Competenze trasversali
Scopri i percorsi formativi promossi dal TALC - Teaching and learning center dell'Ateneo, destinati agli studenti regolarmente iscritti all'anno accademico di erogazione del corso https://talc.univr.it/it/competenze-trasversali
Modalità di inserimento a libretto: non è previsto l'inserimento dell'insegnamento nel piano di studi. Solo in seguito all'ottenimento dell'Open Badge verranno automaticamente convalidati i CFU a libretto. La registrazione dei CFU in carriera non è istantanea, ma ci saranno da attendere dei tempi tecnici.
4. Contamination lab
Il Contamination Lab Verona (CLab Verona) è un percorso esperienziale con moduli dedicati all'innovazione e alla cultura d'impresa che offre la possibilità di lavorare in team con studenti e studentesse di tutti i corsi di studio per risolvere sfide lanciate da aziende ed enti. Il percorso permette di ricevere 6 CFU in ambito D o F. Scopri le sfide: https://www.univr.it/clabverona
ATTENZIONE: Per essere ammessi a sostenere una qualsiasi attività didattica, incluse quelle a scelta, è necessario essere iscritti all'anno di corso in cui essa viene offerta. Si raccomanda, pertanto, ai laureandi delle sessioni di dicembre e aprile di NON svolgere attività extracurriculari del nuovo anno accademico, cui loro non risultano iscritti, essendo tali sessioni di laurea con validità riferita all'anno accademico precedente. Quindi, per attività svolte in un anno accademico cui non si è iscritti, non si potrà dar luogo a riconoscimento di CFU.
Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto valide per l'a.a. 2024/25
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Elementi di Cosmologia e Relatività generale | D |
Claudia Daffara
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Introduzione alla meccanica quantistica per il quantum computing | D |
Claudia Daffara
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Introduzione alla programmazione di smart contract per Ethereum | D |
Sara Migliorini
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Linguaggio programmazione Python [English edition] | D |
Carlo Combi
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Mini-course on Deep Learning & Medical Imaging | D |
Vittorio Murino
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Oltre Arduino: dal prototipo al prodotto con microcontroller STM | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Progettazione di app REACT | D |
Graziano Pravadelli
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Progettazione di componenti hardware su FPGA | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Linguaggio Programmazione LaTeX | D |
Enrico Gregorio
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Linguaggio programmazione Python [Edizione in italiano] | D |
Carlo Combi
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Prototipizzazione con Arduino | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Sfide di programmazione | D |
Romeo Rizzi
(Coordinatore)
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| 1° 2° | Tutela dei beni immateriali (SW e invenzione) tra diritto industriale e diritto d’autore | D |
Mila Dalla Preda
(Coordinatore)
|
Computational epistemology and philosophy (2024/2025)
Codice insegnamento
4S010698
Docenti
Coordinatore
Crediti
6
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
M-FIL/02 - LOGICA E FILOSOFIA DELLA SCIENZA
Periodo
I semestre dal 1 ott 2024 al 31 gen 2025.
Corsi Singoli
Autorizzato
Obiettivi di apprendimento
L’insegnamento è concepito come un’introduzione alla filosofia della scienza contemporanea nello specifico del pensiero computazionale. Attraverso la presentazione di alcuni importanti momenti dello sviluppo scientifico e delle problematiche filosofiche che a questi si connettono, verrà affrontato lo sviluppo del pensiero computazionale e dell’Intelligenza Artificiale. Lo scopo è quello di portare lo studente a: i) riflettere criticamente sugli assunti del positivismo, sul rapporto tra la “svolta linguistica” novecentesca e la filosofia della scienza e, da ultimo, su come questo filone di pensiero ha portato alla nascita dell’informatica come scienza, ii) comprendere le basi concettuali della filosofia della scienza (ossia i concetti di “realismo”, “oggettività”, “conferma sperimentale” e “limiti di validità”) ed applicarle al caso dell’automazione e della sostituzione dell’uomo nei processi decisionali, iii) padroneggiare il linguaggio epistemologico, iv) partecipare attivamente alle discussioni relative agli sviluppi in filosofia della scienza, con particolare riferimento alle problematiche relative agli aspetti etici ed epistemologici dell’Intelligenza Artificiale.
Prerequisiti e nozioni di base
Il corso non richiede la conoscenza filosofica preliminare. I concetti e le teorie filosofiche rilevanti saranno spiegate a lezione.
Programma
Il corso di Computational Philosophy and Philosophy of Science mira ad approfondire l’importanza della svolta computazionale per la filosofia della scienza e l’impatto dell’intelligenza artificiale sulla società.
Il programma del corso è diviso in due parti.
La prima parte tratta del concetto di computazione e approfondisce i seguenti topics:
- La svolta computazionale in filosofia della scienza
- Il problema della computazione e la concezione logica della programmazione
- L’impatto del machine learning e dei big data
La seconda parte tratta delle conseguenze dell’intelligenza artificiale sulla pratica scientifica, la società e la politica. Le lezioni affronteranno i seguenti topics:
- Il problema dei bias e degli stereotipi
- Sorveglianza e autonomia
- Spiegabilità e fairness
Bibliografia
Modalità didattiche
Il corso si svolgerà utilizzando due modalità principali: (1) lezione frontale e (2) presentazioni seminariali. Le lezioni si svolgeranno in presenza e senza streaming o registrazione. Saranno messi a disposizione video dedicati a: (1) spiegare le modalità di esame e di registrazione del voto, (2) approfondire alcune parti del corso e i concetti più importanti. Sebbene questi video siano pensati soprattutto come supporto allo studio per studenti non frequentanti, possono essere usati anche dagli studenti frequentanti.
Modalità di verifica dell'apprendimento
La valutazione finale tende a determinare non solo il possesso di conoscenze, ma anche la capacità dei candidati di argomentare correttamente, di usare appropriatamente i concetti e gli strumenti della filosofia della scienza e la creatività. Il voto si ottiene sulla base della partecipazione attiva alla parte seminariale, di un elaborato (2000-5000 parole) su un tema attinente al corso da concordarsi con il docente e di un esame orale nella seguente proporzione:
* 60% Esame orale
* 40% Presentazione in classe
La presentazione in classe su un tema da concordarsi con il docente, può essere fatta anche in piccolo gruppo (max 3 persone).
Criteri di valutazione
I principali criteri di valutazione sono: (1) competenza concettuale e (2) competenza linguistica. Gli studenti troveranno una rubrica di valutazione per la composizione degli elaborati richiesti.
Criteri di composizione del voto finale
* 60% Esame orale
* 40% Presentazione in classe
Lingua dell'esame
Inglese
