CLEII

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Lingua Insegnamento:

Italiano
Testi di riferimento:

Materiale didattico predisposto dai docenti e risorse indicate durante il corso.
Regolamento (UE) 2024/1689 – Artificial Intelligence Act.
Legge 23 settembre 2025, n. 132 – Disposizioni e deleghe al Governo in materia di intelligenza artificiale.
Ulteriori materiali, documentazione tecnica, riferimenti normativi e risorse di approfondimento saranno indicati dai docenti durante lo svolgimento dell’insegnamento.
Obiettivi formativi:

L’insegnamento ha l’obiettivo di fornire agli studenti le conoscenze e le competenze di base necessarie per comprendere, utilizzare e valutare criticamente i sistemi di Intelligenza Artificiale.
Al termine dell’insegnamento lo studente sarà in grado di:
• comprendere i concetti e la terminologia fondamentali dell’Intelligenza Artificiale;
• conoscere, a livello concettuale, i principi di funzionamento dei sistemi di apprendimento automatico e dell’IA generativa;
• comprendere potenzialità e limiti dei sistemi di IA;
• utilizzare in modo efficace e consapevole strumenti di IA generativa;
• formulare richieste appropriate e adottare strategie di interazione efficaci con i sistemi di IA;
• valutare criticamente gli output generati, riconoscendone possibili errori, allucinazioni e bias;
• verificare l’attendibilità delle informazioni e delle fonti;
• comprendere le principali implicazioni etiche e giuridiche connesse allo sviluppo e all’utilizzo dell’IA;
• conoscere i principi fondamentali della disciplina europea e nazionale in materia di Intelligenza Artificiale;
• adottare un approccio responsabile all’utilizzo dell’IA nello studio, nel lavoro e nelle attività professionali.
Prerequisiti:

Non sono richieste conoscenze pregresse di Intelligenza Artificiale, competenze di programmazione o conoscenze giuridiche specifiche.
Sono sufficienti le normali competenze nell’utilizzo di strumenti informatici e servizi Web.
Metodi didattici:

L’insegnamento prevede lezioni frontali, esempi applicativi e discussione di casi.
La trattazione degli aspetti tecnologici privilegerà la comprensione concettuale rispetto alla formalizzazione matematica e all’implementazione. Le attività sull’IA generativa avranno carattere prevalentemente pratico e saranno finalizzate all’acquisizione di competenze trasferibili tra strumenti differenti. Gli aspetti giuridici ed etici saranno affrontati anche attraverso l’analisi di casi concreti.
Modalità di verifica dell'apprendimento:

La verifica dell’apprendimento consiste in una prova scritta a risposta multipla relativa ai contenuti dei tre moduli.
La prova è finalizzata ad accertare la conoscenza dei concetti fondamentali dell’Intelligenza Artificiale, la comprensione delle caratteristiche, delle potenzialità e dei limiti dei sistemi di IA generativa, la capacità di valutarne criticamente gli output e la conoscenza dei principali aspetti giuridici ed etici connessi al loro utilizzo.
Sostenibilità:
Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile:

Questo insegnamento concorre alla realizzazione degli obiettivi ONU dell'Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile
Altre Informazioni:

L’insegnamento ha carattere introduttivo e interdisciplinare ed è rivolto a studenti appartenenti a differenti aree disciplinari.
Considerata la rapida evoluzione delle tecnologie e della relativa disciplina normativa, gli strumenti, gli esempi applicativi e i riferimenti utilizzati potranno essere aggiornati durante lo svolgimento del corso.
L’obiettivo non è l’apprendimento di uno specifico strumento di IA, ma l’acquisizione di conoscenze e competenze che consentano allo studente di rapportarsi in maniera autonoma, critica e responsabile all’evoluzione dei sistemi di Intelligenza Artificiale.

L’insegnamento fornisce una formazione di base, interdisciplinare e trasversale sull’Intelligenza Artificiale, affrontandone gli aspetti tecnologici, applicativi e giuridici.
Il corso introduce i principi fondamentali dell’Intelligenza Artificiale e dell’apprendimento automatico, con particolare attenzione ai sistemi di IA generativa e ai Large Language Models. Affronta quindi l’utilizzo pratico e consapevole degli strumenti di IA generativa, le modalità di interazione con tali sistemi, le tecniche di prompting e i metodi per valutare criticamente e verificare gli output prodotti.
Completa il percorso l’analisi delle principali implicazioni giuridiche ed etiche dell’Intelligenza Artificiale, con riferimento al quadro normativo europeo e nazionale, alla protezione dei dati personali, alla trasparenza, alla responsabilità, alla proprietà intellettuale e alla tutela dei diritti fondamentali.

1. Fondamenti di Intelligenza Artificiale
Introduzione all’Intelligenza Artificiale ed evoluzione storica. Principali approcci e tipologie di IA. Machine Learning, Deep Learning e reti neurali. Ruolo dei dati e processi di addestramento e inferenza. Introduzione ai modelli generativi e ai Large Language Models. Capacità e limiti dei sistemi di IA. Errori, bias, affidabilità e interpretazione degli output.
2. Intelligenza Artificiale Generativa
Caratteristiche e applicazioni dell’IA generativa. Large Language Models e interazione in linguaggio naturale. Principi e tecniche di prompting. Definizione dell’obiettivo, contesto, istruzioni, vincoli e formato dell’output. Strategie iterative di interazione e miglioramento delle risposte. Utilizzo dell’IA per studio, apprendimento, sintesi, analisi, scrittura, ideazione e problem solving. Utilizzo di documenti e altre fonti informative. Allucinazioni, errori e bias. Valutazione critica e verifica degli output e delle fonti. Uso consapevole dell’IA generativa in ambito universitario e professionale.
3. Il diritto dell’IA: responsabilità, etica e vincoli normativi
Principi giuridici ed etici relativi all’Intelligenza Artificiale. Quadro normativo europeo e nazionale. Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act): approccio basato sul rischio, pratiche vietate, sistemi ad alto rischio, obblighi di trasparenza e modelli di IA per finalità generali. Legge 23 settembre 2025, n. 132. Protezione dei dati personali e privacy. Trasparenza, supervisione umana, discriminazione e tutela dei diritti fondamentali. IA e proprietà intellettuale. Contenuti sintetici e deepfake. Profili di responsabilità nell’utilizzo dell’IA. Impiego responsabile dell’Intelligenza Artificiale nello studio, nelle professioni e nel mondo del lavoro.