Nessuno

Il corso si propone di offrire una panoramica dei concetti fondamentali legati ai Big Data e all’Intelligenza Artificiale, con un focus sulle principali tecnologie, architetture e algoritmi, nonché sulle applicazioni pratiche e sulle sfide etiche e sociali connesse.

Conoscenze e comprensione

Al termine del corso, lo studente avrà acquisito una conoscenza di base dei concetti fondamentali legati ai Big Data e all’Intelligenza Artificiale. In particolare, comprenderà le principali architetture, tecnologie e algoritmi, e sarà in grado di identificare i contesti applicativi in cui queste soluzioni vengono utilizzate.

Capacità di applicare conoscenze e comprensione

Lo studente sarà in grado di applicare i concetti appresi per analizzare semplici casi d’uso, interpretare flussi di dati e valutare le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale in contesti reali. Sarà inoltre in grado di riconoscere le diverse tipologie di algoritmi e apprendimento automatico e comprendere la loro utilità in scenari concreti.

Autonomia di giudizio

Lo studente svilupperà la capacità di riflettere in modo critico sull’utilizzo dei Big Data e dell’Intelligenza Artificiale, valutando le opportunità, i limiti e le implicazioni etiche e sociali di tali tecnologie. Sarà in grado di distinguere tra uso consapevole e uso distorto delle tecnologie intelligenti.

Abilità comunicative

Lo studente sarà in grado di esprimere in modo chiaro e corretto, anche a un pubblico non specializzato, i concetti chiave relativi a Big Data e Intelligenza Artificiale. Saprà utilizzare la terminologia di base del settore e argomentare le proprie osservazioni in maniera strutturata.

Capacità di apprendimento

Lo studente svilupperà una base solida per approfondire in autonomia, o attraverso percorsi formativi successivi, tematiche più avanzate legate all’analisi dei dati e all’intelligenza artificiale, sfruttando fonti accademiche, professionali e divulgative.

Lezioni frontali di approfondimenti teorici ed esercitazioni guidate.

L'esame finale consisterà in un questionario con domande a risposta multipla e/o aperta riguardanti gli argomenti trattati nel corso.

06 giugno 2025 ore 15.00

04 luglio 2025 ore 15.00

25 luglio 2025 ore 15.00

12 settembre 2025 ore 15.00

1. Introduzione al corso
2. Dati digitali:
   • Dati vs informazione
   • Dati digitali
   • Formato dei dati
3. Fondamenti di Big Data:
   • La rivoluzione digitale
   • Cosa sono i Big Data - definizione, modello delle V
   • Big Data Value Chain
   • Esempi di Big Data nel settore economico
   • Big Data challenges
   • Architetture di Big Data
   • Lambda Architecture
   • Big Social Data
4. Fondamenti di Intelligenza Artificiale:
   • Introduzione e cenni storici
   • Tipologia di IA
   • Machine/Deep Learning
5. Introduzione al Machine Learning e ai principali algoritmi:
   • Tipi di apprendimento
   • Classificazione
   • Regressione
   • Clustering
   • Serie temporali
   • Feature Engineering
   • Feature Selection
   • Feature Reduction
6. Deep Learning e reti neurali
7. Intelligenza Artificiale Generativa
8. Etica, governance e sfide future

Materiale didattico fornito dal docente durante il corso e reperibile sulla piattaforma eLearning UniSalento.