EN
IT
Obiettivi Formativi
Le finalità del corso breve sono di:
• Approfondire tematiche legate alle competenze di base dell’Informatica presentando una overview dei paradigmi matematici, logici e algoritmi della disciplina, ed inquadrando tramite essi il mondo dei sistemi software e delle reti di calcolatori, sia dal punto di vista del software di base che di quello delle moderne applicazioni nel mondo Web.
• Conoscere i diversi modelli computazionali utilizzati nella modellazione dei dati per la comprensione dei processi avanzati di Data Management e del mondo delle applicazioni del Machine Learning alla soluzione di problemi complessi nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale
• Passare in rassegna i principali elementi della elaborazione dell’informazione che nel Web e nelle reti sociali sono alla base dei moderni processi di business, che variano dalla sicurezza dei sistemi informatici alle applicazioni in ambito specialistico come quello medico o economico-finanziario
OBIETTIVI FORMATIVI: Lo studente del Corso potrà conoscere i principi matematici, logici ed algoritmici sono alla base dei moderni sistemi software e quali caratteristiche hardware e software consentono applicazioni complesse in rete. Lo studente alla fine del Corso potrà fare esperienza di alcune applicazioni di office automation e collegare le loro funzionalità a quelle dei servizi complessi offerti in rete.
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE: Il Corso fa luce sui principi, le tecnologie e le prassi, dell’Informatica e della Intelligenza Artificiale a fondamento di un uso consapevole di strumenti di informatica di base e con la possibilità di migliorare la comprensione di problemi più complessi della moderna Informatica (ad es. la nozione di Machine Learning in IA).
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE: Il Corso procederà per esempi favorendo la personale esperienza di uso delle tecnologie. E questo consentirà nonostante la taglia anche di introdurre gli studenti a prassi vigenti e strumenti software di utilità
AUTONOMIA DI GIUDIZIO: Nello studio durante il Corso e nelle attività pratiche il Corso offrirà allo studente la possibilità di lavorare in autonomia su problemi e metodi informatici, amplificando la capacità dello studente di perseguire scelte autonome in fase di comprensione dei processi digitali e della loro ideazione
ABILITÀ COMUNICATIVE: Il Corso prevede un esame con la discussione facoltativa di uno o più temi a scelta.
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO: Durante il corso ogni lezione si conclude con una attività pratica che, essendo legata a metodi informatici ed in generale di problem solving mediante sistemi informatici, stimolerà lo studio di concetti base di informatica, nuovi per gli studenti, e stimolerà la capacità futura di comprensione dei processi digitali
Learning Objectives
The aims of the short course are to:
- deepen topics related to the basic skills of Computer Science by presenting an overview of the mathematical, logical and algorithmic paradigms of the discipline, and framing through them the world of software systems and computer networks, both from the perspective of basic software and that of modern applications in the Web world.
- Know the different computational models acting on data for understanding the dominant Data Management processes as well as the world of Machine Learning applications to solving complex problems in the field of Artificial Intelligence
- Review the main elements of information processing that in the Web and social networks underlie modern business processes, ranging from information systems security to applications in specialized fields such as medical or business/finance
• LEARNING OUTCOMES: The student in the Course will be able to know the mathematical, logical and algorithmic principles underlie modern software systems and what hardware and software features enable complex networked applications. The student at the end of the Course will be able to experience some office automation applications and relate their functionality to that of complex services offered on the network.
• KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING: The Course sheds light on the principles, technologies and practices, of Computer Science and Artificial Intelligence as a foundation for the informed use of basic computer science tools and with the ability to improve understanding of more complex problems in modern Computer Science (e.g., the notion of Machine Learning in AI).
• APPLY KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING: The Course will proceed by examples encouraging personal experience of using technologies. And this will allow, despite the size, to introduce best practices and standard digital tools
• MAKE JUDGEMENTS: In study during the Course and in practical activities, the Course will provide the student with the opportunity to work independently on computer problems and methods, amplifying the student's ability to pursue autonomous choices in understanding digital processes and their design
• COMMUNICATIONA SKILLS: The Course includes exams with discussion of one or more topics of the student's choice.
• LEARNING SKILLS: During the course each lecture concludes with a hands-on activity that, being related to computer science methods and general problem solving will stimulate the study of basic computer science concepts, new to the students, and stimulate future ability to understand digital processes.
Prerequisiti
Nessun prerequisito è imposto al corso per gli studenti della Laurea Triennale.
Prerequisites
No special requirement is imposed to students of the Bachelor Degree.
Programma
1. L’Informatica degli Automi e degli Algoritmi
2. L’informatica dei Sistemi Hardware e Software
3. Dai dati alle Basi di Dati ed alla Conoscenza
4. Le Reti di Calcolatori e le applicazioni Web
5. Intelligenza Artificiale: dalla logica al ragionamento sui dati
6. Aspetti Sociali dell’Informatica
Program
1. Computing with Automata and Algorithms
2. Computing: Hardware and Software Systems
3. From Data to Databases and Knowledge
4. Computer Networks and Web Applications.
5. Artificial Intelligence: from logic representation to reasoning about data
6: Social Aspects of Computer Science.
Testi Adottati
Note del docente
Sezioni di libri o articoli scientifici discusse durante il corso.
Books
Notes of teacher’s lessons
Book chapters and scientific papers discussed during the course
Bibliografia
Da definire in collaborazione con gli studenti ed il loro background
Bibliography
To be defined
Modalità di svolgimento
Le lezioni in forma seminariale verranno erogate lezioni in modalità in presenza. Al termine delle prime due ore gli studenti verranno coinvolti in attività pratiche su strumenti di Office Automation.
Teaching methods
Lectures in seminar form will be delivered in presence. At the end of the first two hours, students will be involved in hands-on activities on Office Automation tools.
Regolamento Esame
Il Corso avrà una natura seminariale e gli studenti saranno chiamati a risolvere a casa esercizi che prevedono l’uso di strumenti calcolo (personal computer o laptop).
Lo studente sarà poi chiamato ad una prova scritta come test a risposte multiple, con discussione per la idoneità finale.
Sulla base dei descrittori di Dublino e dei descrittori del Quadro Europeo di Riferimento per le lingue (QCER), la soglia minima per l'idoneità (pass/fail) è stabilita sulla base delle seguenti considerazioni:
NON IDONEO: importanti carenze e/o inaccuratezze nella conoscenza e comprensione degli argomenti; limitate capacità di analisi e sintesi, frequenti generalizzazioni.
IDONEO: sufficiente/discreta conoscenza e comprensione degli argomenti con possibili imperfezioni; capacità di analisi sintesi e autonomia di giudizio sufficienti/discreti.
Exam Rules
The Course will be seminar-based in nature, and students will be required to solve exercises at home involving the use of computational tools (personal computer or laptop). The student will then be called to a written test as a multiple-choice test, with discussion for final eligibility.
Learners will be assessed according to the following criteria, in compliance with the Dublin descriptors and the CEFR:
FAIL: important deficiencies and / or inaccuracies in the knowledge and understanding of the topics; limited capacity of analysis and synthesis, frequent generalisations, and limited critical and judgment skills.
PASS: sufficient (or better) knowledge and understanding of the topics with possible generalisations and imperfections; sufficient capacity for analysis, synthesis, and autonomy of judgment.
Prof.ssa Lucia Leonelli
