Questo modulo è focalizzato sull'applicazione del metodo scientifico sperimentale in contesti di Intelligenza Artificiale. Gli studenti impareranno a formulare e testare ipotesi utilizzando algoritmi di AI.

Risorse e materiali di studio

Materiale didattico online

• Programma del corso: Dettagli completi del modulo, obiettivi formativi e struttura delle lezioni sono disponibili nella pagina ufficiale del corso.
• Piattaforma e-learning: Accedi a tutte le risorse didattiche, compresi i laboratori e i materiali supplementari, sulla piattaforma Virtuale Unibo.
• Organizzazione GitHub: ai-disi-unibo - organizzazione contenente tutti i materiali e i progetti del corso.
• Template Repository: ai-progetto-template - template da utilizzare come base per i progetti degli studenti.

Libro di testo consigliato e risorse aggiuntive

• "Dive into Deep Learning" di Zhang, Lipton, Li, e Smola: Questo libro è una risorsa fondamentale che integra gli argomenti trattati durante il corso. Offre una visione approfondita degli algoritmi di Intelligenza Artificiale con esempi pratici e applicazioni. Disponibile gratuitamente online: Dive into Deep Learning.

  @book{zhang2023dive,
      title={Dive into Deep Learning},
      author={Zhang, Aston and Lipton, Zachary C. and Li, Mu and Smola, Alexander J.},
      year={2023},
      publisher={Cambridge University Press},
      note={\url{https://D2L.ai}}
  }

• Materiale supplementare: Per una comprensione più approfondita e per esercitazioni pratiche, consulta i Gists contenenti notebook Jupyter, utili per seguire le lezioni in laboratorio e per esercizi autonomi.

Dettagli delle lezioni e risorse correlate

• Data: 10 dicembre 2025
• Argomenti trattati: AI come processo di sperimentazione scientifica. Introduzione al problema, discussione della proposta basata su regole e di quella basata sui dati. Implementazione dei metodi e approcci discussi.
• Materiali: Lezione completa su Notion
• Dati: names.txt
• Repository GitHub: Codice e materiali della lezione

Materiali aggiuntivi e risorse di apprendimento

• Notebooks jupyter:
  • Il percettrone di F. Rosenblatt.

Esame

L'esame consiste in una discussione di gruppo circa lo sviluppo di un progetto.
L'esame è valido sia per il modulo I che per il modulo II.
Maggiori informazioni sono disponibili nella pagina dedicata al progetto.