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.
Piano Didattico
Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.
1° Anno
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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2° Anno Sarà attivato nell'A.A. 2026/2027
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
2 modules among:
- 1st year - Knowledge representation, Natural Language Processing, HCI - Multimodal Systems - delivered in 2025/2026
- 2nd year - AI & cloud - delivered in 2026/2027
- 1st and 2nd year - Advanced programming for AI, Computer vision & deep learning - delivered in 2025/2026 and in 2026/2027
2 courses among (mutually exclusive with the previous ones):
- 1st year - Knowledge representation, Natural language processing, HCI - multimodal systems - delivered in 2025/2026
- 2nd year - AI & cloud, Visual intelligence - delivered in 2026/2027
- 1st and 2nd year - Advanced programming for AI, Computer Vision & deep learning, Statistical learning - delivered in 2025/2026 and in 2026/2027 2 courses among the following
- A.A. 2025/2026 Network Science not activated
- A.A. 2026/2027: Complex Systems not activated1 course among the followingLegenda | Tipo Attività Formativa (TAF)
TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.
Computational epistemology and philosophy (2025/2026)
Codice insegnamento
4S010698
Docente
Coordinatore
Crediti
6
Offerto anche nei corsi:
- Computational epistemology and philosophy del corso Laurea magistrale in Artificial Intelligence [LM-18]
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
M-FIL/02 - LOGICA E FILOSOFIA DELLA SCIENZA
Periodo
I semestre dal 1 ott 2025 al 30 gen 2026.
Corsi Singoli
Autorizzato
Obiettivi di apprendimento
Il corso di Computational Epistemology 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
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
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
English
Sustainable Development Goals - SDGs
Questa iniziativa contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.Maggiori informazioni su www.univr.it/sostenibilita
