Offerta Didattica
COGNITIVE SCIENCE AND THEORY OF COMMUNICATION
DEEP LEARNING
Classe di corso: LM-55,92 - Classe delle lauree magistrali in Scienze cognitive
AA: 2022/2023
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 online, materiale didattico vario onlineTeaching Methods
online lessons, online teaching materialsPrerequisiti
Una minima conoscenza del linguaggio di programmazione PythonPrerequisites
Basic knowledge of the Python programming language is requiredVerifiche dell'apprendimento
La valutazione finale viene effettuata mediante un esame oraleAssessment
The final evaluation is carried out using oral examinationProgramma del Corso
- l'idea del pensiero come calcolo - l'approccio empiricista in intelligenza artificiale - reti neurali e backpropagation - il caso dello sviluppo del linguaggio - da superficiali a profonde - il caso della visione artificiale - nuovamente il linguaggioCourse Syllabus
- the idea of thinking as calculating - the empiricist agenda in artificial intelligence - neural networks and backpropagation - the case of language development - from shallow to deep - the case of artifical vision - back on language againTesti di riferimento: Plebe & Perconti, 2022, The Future of the Artificial Mind, CRC Press, ch.1-5
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 |
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Martedì | 10:00 | 11:00 | mia stanza (inviare sempre una mail di conferma) |
Note: preferibile sempre inviare in anticipo una mail per conferma