Offerta Didattica
COGNITIVE SCIENCE AND THEORY OF COMMUNICATION
DEEP LEARNING
Classe di corso: LM-55,92 - Classe delle lauree magistrali in Scienze cognitive
AA: 2021/2022
Sedi: MESSINA
| SSD | TAF | tipologia | frequenza | moduli |
|---|---|---|---|---|
| M-FIL/02 | Caratterizzante | Libera | Libera | No |
| CFU | CFU LEZ | CFU LAB | CFU ESE | ORE | ORE LEZ | ORE LAB | ORE ESE |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7 | 7 | 0 | 0 | 42 | 42 | 0 | 0 |
LegendaCFU: n. crediti dell’insegnamento CFU LEZ: n. cfu di lezione in aula CFU LAB: n. cfu di laboratorio CFU ESE: n. cfu di esercitazione FREQUENZA:Libera/Obbligatoria MODULI:SI - L'insegnamento prevede la suddivisione in moduli, NO - non sono previsti moduli ORE: n. ore programmate ORE LEZ: n. ore programmate di lezione in aula ORE LAB: n. ore programmate di laboratorio ORE ESE: n. ore programmate di esercitazione SSD:sigla del settore scientifico disciplinare dell’insegnamento TAF:sigla della tipologia di attività formativa TIPOLOGIA:LEZ - lezioni frontali, ESE - esercitazioni, LAB - laboratorio
Obiettivi Formativi
Va sotto l'etichetta "deep learning" l'insieme di tecnologie che, nella prima decade di questo secolo, hanno condotto l'Intelligenza Artificiale ad un rapido e diffuso progresso. Il corso analizza il deep learning da una prospettiva filosofica, individuandone i presupposti teorici, tracciando la storia della sua lontana origine e progressiva evoluzione, discutendo i suoi rapporti con la cognizione, e il suo impatto nella societa` e cultura contemporanea.Learning Goals
The family of techniques collected under the name of "deep learning" is responsible for the current success of Artificial Intelligence. The course analyzes deep learning from a philosophical perspective, identifying its theoretical ssumptions, tracing the history of its origin and progressive evolution, discussing its relationship with cognition, and its impact on contemporary society and culture.Metodi didattici
Lezioni frontali, seminari di approfondimento, lezioni on-lineTeaching Methods
Frontal lessons, seminar research, on-line materialPrerequisiti
Una minima conoscenza del linguaggio di programmazione Python.Prerequisites
Basic knowledge of the Python programming language is required.Verifiche dell'apprendimento
La valutazione finale viene effettuata mediante un esame oraleAssessment
The final evaluation is carried out using oral examinationProgramma del Corso
Va sotto l'etichetta "deep learning" l'insieme di tecnologie che, nella prima decade di questo secolo, hanno condotto l'Intelligenza Artificiale ad un rapido e diffuso progresso. Il corso analizza il deep learning da una prospettiva filosofica, individuandone i presupposti teorici, tracciando la storia della sua lontana origine e progressiva evoluzione, discutendo i suoi rapporti con la cognizione, e il suo impatto nella societa` e cultura contemporanea.Course Syllabus
The family of techniques collected under the name of "deep learning" is responsible for the current success of Artificial Intelligence. The course analyzes deep learning from a philosophical perspective, identifying its theoretical assumptions, tracing the history of its origin and progressive evolution, discussing its relationship with cognition, and its impact on contemporary society and culture.Testi di riferimento:
testo a cura del docente
Esami: Elenco degli appelli
Elenco delle unità didattiche costituenti l'insegnamento
Docente: ALESSIO PLEBE
Orario di Ricevimento - ALESSIO PLEBE
| Giorno | Ora inizio | Ora fine | Luogo |
|---|---|---|---|
| Martedì | 10:00 | 11:00 | mia stanza (inviare sempre una mail di conferma) |
Note: preferibile sempre inviare in anticipo una mail per conferma
- Segui Unime su:
