Corso di laurea

Filosofia e Intelligenza Artificiale

Università degli Studi di Roma - La Sapienza · 35 materie · 0 file condivisi

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Materie del corso

FILOSOFIA MORALE I.I A 1° anno · 2° semestre · 6 CFU · PHIL-03/A · 0 file

Fatta salva l'acquisizione degli obiettivi di apprendimento comuni al Corso di Laurea in Filosofia, il corso si propone di conseguire i seguenti risultati specifici. Conoscenza e capacità di comprensione (descrittore…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Fatta salva l'acquisizione degli obiettivi di apprendimento comuni al Corso di Laurea in Filosofia, il corso si propone di conseguire i seguenti risultati specifici. Conoscenza e capacità di comprensione (descrittore di Dublino A): conoscenza delle principali linee della filosofia morale moderna, con particolare riferimento alla tradizione universalista e alle sue critiche; comprensione dei concetti di soggetto, universalismo, contratto sociale e genealogia; conoscenza del contesto storico e filosofico in cui si collocano le opere di Thomas Hobbes e Michel Foucault. Capacità applicative (descrittore B): capacità di leggere, comprendere e interpretare testi classici della filosofia morale e politica; capacità di analizzare criticamente i testi, ricostruendone la struttura argomentativa e collocandoli nel loro contesto storico-filosofico. Autonomia di giudizio (descrittore C): capacità di discutere criticamente le diverse concezioni della soggettività, dell'universalismo e del conflitto, formulando valutazioni autonome e argomentate. Abilità comunicative (descrittore D): capacità di utilizzare il lessico specialistico della filosofia morale e politica e di esporre in modo chiaro e argomentato le questioni affrontate nel corso. Capacità di apprendimento (descrittore E): capacità di approfondire autonomamente temi e problemi della filosofia morale attraverso la lettura dei testi, l'uso della bibliografia critica e l'applicazione dei metodi di analisi filosofica.

Codice insegnamento 10631390

FILOSOFIA POLITICA II A 1° anno · 1° semestre · 6 CFU · GSPS-01/A · 0 file

Fatta salva l'acquisizione di una serie di obiettivi di fondo comuni al corso di laurea in filosofia, il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti ulteriori obiettivi. Conoscenza e capacità di…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Fatta salva l'acquisizione di una serie di obiettivi di fondo comuni al corso di laurea in filosofia, il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti ulteriori obiettivi. Conoscenza e capacità di comprensione (descrittore di Dublino A): conoscenza di un problema filosofico in prospettiva storica; conoscenza di un periodo e contesto filosofico con attenzione alla lunga durata dei problemi trattati; conoscenza di concetti e termini chiave in prospettiva storica. Capacità applicative (descrittore B): capacità di comprensione e interpretazione di testi classici della disciplina; capacità di analisi dei testi oggetto di studio in chiave storica e critica. Autonomia di giudizio (descrittore C): capacità di ricostruire un contesto storico-filosofico; capacità di discutere il tema oggetto di studio (anche su sollecitazione del docente alla partecipazione attiva). Abilità comunicative (descrittore D): capacità di utilizzare un lessico tecnico; capacità di argomentare le questioni trattate. Capacità di apprendimento (descrittore E): capacità di approfondire questioni e problemi filosofici in modo anche personale (mediante l’apprendimento di un metodo, la ricerca di una bibliografia di riferimento, ecc.).

Programma

L’obiettivo del corso è offrire un’introduzione agli aspetti più significativi della filosofia del lavoro nell’età contemporanea.

Per anni marginalizzata nel dibattito filosofico e politico, la questione del lavoro è tornata recentemente al centro dell’attenzione pubblica e culturale. Attualmente si discute molto sulle metamorfosi del lavoro prodotte dalla terza e dalla quarta rivoluzione industriale (informatica, intelligenza artificiale, algoritmi e finanziarizzazione dell’economia), su una presunta ma mai realmente esperita “fine del lavoro”, sulle patologie del lavoro contemporaneo (sfruttamento, alienazione, servitù volontaria), sul senso o non senso personale del lavoro e sulla ricerca di nuovi equilibri tra tempo di lavoro e tempo dell’ozio, sul rapporto tra libertà nel lavoro e democrazia, sulla sostenibilità ecologica delle attività produttive e riproduttive.

A partire da questi interrogativi nel corso si ricostruirà, in primo luogo, come nella filosofia moderna ha preso forma una concezione umana ed emancipatrice del lavoro, nel quadro di una rottura con la tradizionale svalutazione del lavoro della filosofia antica. Ci si soffermerà in particolare sulle filosofie di Hegel e di Marx, ricostruendo come le loro diverse concezioni del lavoro sono servite a fondare una critica sistematica dei rapporti di lavoro capitalistici.

Si accennerà, quindi, al modo in cui questa concezione normativa del lavoro, ancora legata all’ideale dell’autonomia e della cooperazione dei lavoratori nel mondo artigianale, sia entrata in crisi nel corso del Novecento.

Da ultimo, si porrà l’interrogativo se oggi le metamorfosi del lavoro prodotte dalla terza e dalla quarta rivoluzione industriale stiano conferendo nuova attualità a una rinnovata concezione libera ed emancipatrice di lavoro, che vada di pari passo con una nuova concezione del tempo libero come ozio creativo.

  • I settimana Presentazione del corso
  • II settimana Sguardo generale sulla questione del lavoro nella filosofia moderna
  • III settimana Il lavoro nella Fenomenologia dello Spirito di Hegel
  • IV settimana Il lavoro nella Filosofia del diritto di Hegel
  • V settimana Il lavoro nella Filosofia del diritto di Hegel
  • VI settimanaIl lavoro nei Manoscritti economico-filosofici di Marx
  • VII settimana Il lavoro nei commenti di Marx su James Mill
  • VIII settimana Il lavoro nei Grundrisse e nel Capitale
  • IX settimana La crisi della concezione emancipatrice del lavoro
  • X settimana La questione del lavoro oggi

Modalità d'esame

L’esame prevede un colloquio orale. Per superare la prova orale, lo studente dovrà dimostrare di: 1. conoscere approfonditamente il contenuto dei testi in programma; 2. saperlo restituire in modo chiaro e corretto (sia in forma orale che scritta), padroneggiando il lessico specialistico utilizzato dall’autore; 3. saper individuare gli snodi teorici più rilevanti e saperli discutere criticamente; 4. sapersi orientare autonomamente nella letteratura secondaria e saperla discutere criticamente. Il soddisfacimento dei punti 1 e 2 è condizione necessaria al superamento dell’esame. I voti superiori al 27 saranno attribuiti agli studenti le cui prove soddisfano tutti e quattro i punti indicati.

Testi di riferimento

G. W. Hegel, Fenomenologia dello spirito, IV/A, “La dialettica di servo e signore” (edizione Bombiani o Einaudi);

G. W. Hegel, Filosofia del diritto, Parte terza, L’eticità, Sezione seconda, La società civile, A. Il sistema dei bisogni, paragrafi 189-210 / La polizia e la corporazione, paragrafi 230-256 (edizione Laterza o Bompiani).

K. Marx, Manoscritti economico-filosofici del 1844, a cura di E. Donaggio, P. Kammerer, Feltrinelli, 2018.

K. Marx, Lineamenti fondamentali della critica dell’economia politica, in Marx, Engels, Opere, vol. XXIX, Editori Riuniti, pp. 548-557.

K. Marx, Il Capitale, Libro Primo, sezione terza, capitolo quinto, Einaudi, 2024, pp. 181-189.

K. Marx, Il Capitale, Libro Terzo, settima sezione, capitolo XLVIII, La formula trinitaria, paragrafo III, (qualsiasi edizione).

A. Honneth, Lavoro e azione strumentale. Problemi categoriali per una teoria critica della società, in Id., Riconoscimento e conflitto di classe, Mimesis, pp 43-91.

A. Honneth, Sul concetto di lavoro sociale, in Id., Il lavoratore sovrano, Il Mulino 2025, pp. 83-106.

A. Honneth, Sul concetto di divisione sociale del lavoro, in Id., Il lavoratore sovrano, Il Mulino, pp. 177-196.

AAVV, Idee di lavoro e di ozio per la nostra civiltà, Firenze University Press, 2024,

[I TESTI SONO SCARICABILI AL LINK: https://books.fupress.it/catalogue/idee-di-lavoro-e-di-ozio-per-la-nostra-civilt/13650]

pp. 1-29, 627-636; 669-677, 953-964, 985-994, 1195-1206; 1207-1239, 1661-1675, 1691-1702.

AAVV, Idee di lavoro e di ozio per la nostra civiltà, Firenze University Press, 2024;

G. Mari, Libertà nel lavoro. La sfida nella rivoluzione digitale, Il Mulino, 2019;

E. Donaggio, J. Rose, M. Cairo, Lavoro e libertà?, Mimesis, 2023;

C. Dejours, Pratica della democrazia. Servitù volontaria, lavoro ed emancipazione, Mimesis, 2024.

Codice insegnamento 10629841

FONDAMENTI DI PROGRAMMAZIONE I 1° anno · 1° semestre · 9 CFU · IINF-05/A · 0 file

Fatta salva l'acquisizione degli obiettivi formativi generali del Corso di Studio, il corso si propone di fornire agli studenti le conoscenze e le competenze fondamentali della programmazione e dei modelli di base…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Fatta salva l'acquisizione degli obiettivi formativi generali del Corso di Studio, il corso si propone di fornire agli studenti le conoscenze e le competenze fondamentali della programmazione e dei modelli di base dell'informatica, con particolare riferimento allo sviluppo di programmi nel linguaggio Python. Conoscenza e capacità di comprensione (Descrittore A): Lo studente acquisirà la conoscenza dei concetti fondamentali dell'informatica e della programmazione, comprendendo il ruolo di algoritmi, programmi e linguaggi di programmazione. Acquisirà inoltre la conoscenza delle principali strutture dati e dei costrutti di programmazione del linguaggio Python, nonché delle modalità di rappresentazione e gestione delle informazioni in un calcolatore. Capacità di applicare conoscenza e comprensione (Descrittore B): Lo studente sarà in grado di progettare, sviluppare e verificare semplici programmi in Python per la risoluzione di problemi. Saprà utilizzare strutture di controllo, funzioni, moduli, file e strutture dati fondamentali (liste, insiemi, dizionari e tuple), nonché impiegare librerie di base per l'elaborazione dei dati. Autonomia di giudizio (Descrittore di Dublino C): Lo studente sarà in grado di analizzare un problema, individuare strategie risolutive appropriate e valutare criticamente differenti soluzioni algoritmiche in termini di correttezza, chiarezza ed efficacia. Sarà inoltre in grado di riconoscere e correggere errori nei programmi sviluppati. Abilità comunicative (Descrittore D): Lo studente sarà in grado di descrivere e documentare algoritmi e programmi utilizzando la terminologia tecnica appropriata, illustrando in modo chiaro le scelte progettuali adottate e il funzionamento delle soluzioni sviluppate. Capacità di apprendimento (Descrittore E): Lo studente acquisirà le basi metodologiche necessarie per approfondire autonomamente linguaggi, strumenti e tecniche di programmazione più avanzati.

Programma

1. Nozioni introduttive: Il calcolatore. Algoritmi e Programmi. Linguaggi di programmazione. La compilazione.

2. Nozioni elementari sulla programmazione in Python: I/O di base. Uso dell'ambiente di sviluppo.

3. Aspetti di base della programmazione in Python: Espressioni aritmetiche e tipi di dati elementari. Variabili e istruzioni di assegnazione. Il tipo di dato stringa.

4. Decisioni: costrutti if ed else-if (elif).

5. Cicli: Ciclo while. Ciclo for. Cicli annidati.

6. Funzioni e moduli: Introduzione alla programmazione Python con funzioni. Moduli e loro uso. Esecuzione delle funzioni.

7. Liste e Insiemi: Proprietà di base. Operazioni sulle liste. Algoritmi elementari che fanno uso di liste. Tuple. Operazioni su insiemi.

8. Dizionari: Proprietà di base. Accesso e manipolazione di dizionari.

9. File e file system: Apertura, chiusura e manipolazione di file di testo. Funzioni di base per l'accesso al file system.

10. Le classi e gli oggetti

11. La libreria Numpy

  • Nozioni introduttive: Il calcolatore. Algoritmi e Programmi. Linguaggi di programmazione. La compilazione.
  • Testi di riferimento: Dispense fornite dal docente
  • Nozioni elementari sulla programmazione in Python: I/O di base. Uso dell'ambiente di sviluppo.
  • Testi di riferimento: Dispense fornite dal docente
  • Aspetti di base della programmazione in Python: Espressioni aritmetiche e tipi di dati elementari. Variabili e istruzioni di assegnazione. Il tipo di dato stringa.
  • Testi di riferimento: Dispense fornite dal docente
  • Decisioni: costrutti if ed else-if (elif).
  • Testi di riferimento: Dispense fornite dal docente
  • Cicli: Ciclo while. Ciclo for. Cicli annidati.
  • Testi di riferimento: Dispense fornite dal docente
  • Funzioni e moduli: Introduzione alla programmazione Python con funzioni. Moduli e loro uso. Esecuzione delle funzioni.
  • Testi di riferimento: Dispense fornite dal docente
  • Liste e Insiemi: Proprietà di base. Operazioni sulle liste. Algoritmi elementari che fanno uso di liste. Tuple. Operazioni su insiemi.
  • Testi di riferimento: Dispense fornite dal docente
  • Dizionari: Proprietà di base. Accesso e manipolazione di dizionari.
  • Testi di riferimento: Dispense fornite dal docente
  • File e file system: Apertura, chiusura e manipolazione di file di testo. Funzioni di base per l'accesso al file system.
  • Testi di riferimento: Dispense fornite dal docente
  • Le classi e gli oggetti
  • Testi di riferimento: Dispense fornite dal docente
  • La libreria Numpy
  • Testi di riferimento: Dispense fornite dal docente

Modalità d'esame

Svolgimento esercizi al calcolatore. la prova consta di tre esercizi al calcolatore

Testi di riferimento

dispense prodotte e distribuite dal docente

Codice insegnamento 10626884

INTELLIGENZA ARTIFICIALE I 1° anno · 2° semestre · 9 CFU · IINF-05/A · 0 file

Acquisizione di una serie di obiettivi di fondo: conoscenza e comprensione della disciplina; capacità di applicare conoscenza e comprensione; capacità critiche e di giudizio; capacità di comunicare quanto si è appreso;…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Acquisizione di una serie di obiettivi di fondo: conoscenza e comprensione della disciplina; capacità di applicare conoscenza e comprensione; capacità critiche e di giudizio; capacità di comunicare quanto si è appreso; capacità di proseguire lo studio in modo autonomo.

Programma

1 - Introduzione all'intelligenza artificiale e la nozione di agente

2 - Algoritmi di ricerca intelligenti

3 - Rappresentazione della conoscenza e ragionamento automatico

4 - Ragionamento automatico e informazione incerta

5 - Introduzione all'apprendimento automatico

  • Introduzione all'intelligenza artificiale e la nozione di agente
  • Testi di riferimento: Russel, Norvig. Intelligenza Artificiale: un Approccio Moderno
  • Algoritmi di ricerca intelligenti
  • Testi di riferimento: Russel, Norvig. Intelligenza Artificiale: un Approccio Moderno
  • Rappresentazione della conoscenza e ragionamento automatico
  • Testi di riferimento: Russel, Norvig. Intelligenza Artificiale: un Approccio Moderno
  • Ragionamento automatico e informazione incerta
  • Testi di riferimento: Russel, Norvig. Intelligenza Artificiale: un Approccio Moderno
  • Introduzione all'apprendimento automatico
  • Testi di riferimento: Russel, Norvig. Intelligenza Artificiale: un Approccio Moderno

Modalità d'esame

Esame scritto-

Testi di riferimento

S.J. Russell e P. Norvig. Intelligenza artificiale. Un approccio moderno.

Codice insegnamento 10626626

ISTITUZIONI DI MATEMATICA I 1° anno · 2° semestre · 6 CFU · MATH-03/A · 0 file

Acquisizione di una serie di obiettivi di fondo: conoscenza e comprensione della disciplina; capacità di applicare conoscenza e comprensione; capacità critiche e di giudizio; capacità di comunicare quanto si è appreso;…

Scheda dell'insegnamento

Scheda ripresa da un altro corso di laurea dello stesso ateneo.

Obiettivi formativi

Acquisizione di una serie di obiettivi di fondo: conoscenza e comprensione della disciplina; capacità di applicare conoscenza e comprensione; capacità critiche e di giudizio; capacità di comunicare quanto si è appreso; capacità di proseguire lo studio in modo autonomo.

Programma

Cenni di teoria degli insiemi. Algebra dei vettori. Algebra lineare. Geometria analitica del piano e dello spazio. Funzioni. Elementi di Calcolo (limiti, continuità, derivate, grafici di funzioni, integrali).

  • Il corso si svolgerà da ottobre (o fine settembre) a gennaio
  • Testi di riferimento: A. Ratto e A. Cazzani: Matematica per le scuole di architettura, Liguori EditoreG. Crasta e A. Malusa: Matematica 1, teoria ed esercizi. Ed. Pitagora

Modalità d'esame

L'esame di Matematica si articolerà in una prova scritta e una prova orale. Durante il corso, se possibile, si svolgeranno due prove scritte valide come esonero dalla prova scritta finale. La prova orale verterà su tutti gli argomenti in programma al livello di dettaglio con cui sono stati trattati a lezione.

Testi di riferimento

A. Ratto e A. Cazzani: Matematica per le scuole di architettura, Liguori Editore

G. Crasta e A. Malusa: Matematica 1, teoria ed esercizi. Ed. Pitagora

P. Marcellini e C. Sbordone: Calcolo, Ed. Liguori

Codice insegnamento 10622222

LOGICA I 1° anno · 2° semestre · 12 CFU · PHIL-02/A · 0 file

Fatta salva l'acquisizione di una serie di obiettivi di fondo comuni al corso di laurea in filosofia, il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti ulteriori obiettivi. Conoscenza e capacità di…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Fatta salva l'acquisizione di una serie di obiettivi di fondo comuni al corso di laurea in filosofia, il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti ulteriori obiettivi. Conoscenza e capacità di comprensione (descrittore di Dublino A): acquisizione delle nozioni di base della logica formale: validità deduttiva, connettivi, quantificatori, semantica, sistemi formali. Capacità applicative (descrittore B): capacità di applicare le tecniche della logica formale per esaminare ragionamenti informali e risolvere problemi logici. Autonomia di giudizio (descrittore C): capacità di valutare criticamente le assunzioni filosofiche legate ai concetti e alle tecniche logico-formali. Abilità comunicative (descrittore D): capacità di servirsi in modo appropriato degli strumenti della logica formale per argomentare e rispondere ad argomenti altrui. Capacità di apprendimento (descrittore E): capacità di usare le conoscenze acquisite per studiare sistemi logici più avanzati della logica classica dei predicati del primo ordine.

Programma

Introduzione alla logica formale.

Alla radice della logica è l’esigenza di comprendere la differenza fra i buoni argomenti, che giustificano la pretesa che la conclusione sia vera, e i cattivi argomenti, che non giustificano la conclusione. Aristotele credeva che in alcuni buoni argomenti «da certe cose che sono poste, altre seguono di necessità». Oggi tali argomenti sono chiamati “deduttivamente validi”. Aristotele scoprì che in alcuni argomenti deduttivamente validi sono riconoscibili forme generali, che possono essere oggetto di studio. Questo fu l’inizio della logica formale. Nella logica formale contemporanea le più elementari forme di argomenti deduttivamente validi dipendono solo da speciali parole o locuzioni come “non”, “e”, “o”, “se…, allora”, che ci consentono di costruire enunciati composti se applicate a enunciati di complessità minore. Queste parole o locuzioni sono chiamate “connettivi enunciativi” e gli argomenti validi che ne dipendono sono studiati dalla logica enunciativa. La logica contemporanea ebbe inizio nella seconda metà del diciannovesimo secolo con una rivoluzione nel modo di intendere le forme logiche. Nelle opere di Gottlob Frege, Charles Peirce e Giuseppe Peano comparvero due nuove idee. In primo luogo, gli enunciati possono essere costruiti con predicati come "x ama y", applicati a più di un termine, e non solo con predicati come “x è mortale” applicati a un singolo soggetto. In secondo luogo, si possono formare enunciati come “ognuno ama qualcuno” servendosi di operazioni logiche dette “quantificatori”. Alcuni argomenti sono deduttivamente validi in virtù di forme dipendenti sia dai connettivi che dai quantificatori: la logica che li studia è la logica dei predicati. Il primo modulo del corso “Introduzione alla logica formale”, nel primo semestre, è sulla logica enunciativa. La logica enunciativa “classica” sarà considerata dal punto di vista della semantica a due valori e dei sistemi formali di deduzione naturale. Il secondo modulo del corso, nel secondo semestre, è sulla logica dei predicati. La logica classica dei predicati del primo ordine con identità sarà considerata dal punto di vista della semantica modellistica classica e dei sistemi formali di deduzione naturale. Saranno anche illustrate questioni filosofiche connesse alla logica enunciativa e alla logica dei predicati.

Modalità d'esame

Esame scritto. Per superare le prove lo studente dovrà rispondere ad alcune domande dimostrando di: 1. conoscere le definizioni dei concetti chiave (p.es. “conseguenza logica”, “funzione di verità”, “sistema formale” ecc.); 2. saper svolgere derivazioni in un sistema formale; 3. conoscere la semantica classica per i linguaggi formali considerati; 4. essere consapevole dei problemi posti dalla concezione del linguaggio e della conoscenza che caratterizza la logica classica. 1, 2 e 3 sono necessari per superare l’esame. I voti superiori al 27 saranno attribuiti agli studenti le cui prove soddisfano tutti e quattro i punti indicati.

Testi di riferimento

Dispense del corso: “Introduzione alla logica formale”

Codice insegnamento 10629341

MENTE E AZIONE 1° anno · 2° semestre · 6 CFU · PHIL-02/A · 0 file

Fatta salva l'acquisizione di una serie di obiettivi di fondo comuni al corso di laurea in filosofia, il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti obiettivi: acquisizione di nozioni chiave e temi…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Fatta salva l'acquisizione di una serie di obiettivi di fondo comuni al corso di laurea in filosofia, il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti obiettivi: acquisizione di nozioni chiave e temi principali della filosofia della mente e delle scienze cognitive, padronanza di un lessico filosofico adeguato, sviluppo della capacità argomentativa personale, capacità di instaurare collegamenti concettuali tra l’ambito tecnologico e quello filosofico.

Codice insegnamento 10628383

STORIA DELLA FILOSOFIA I.I 1° anno · 1° semestre · 12 CFU · PHIL-05/A · 0 file

Fatta salva l'acquisizione di una serie di obiettivi di fondo comuni al corso di laurea in filosofia, il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti ulteriori obiettivi. Conoscenza e capacità di…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Fatta salva l'acquisizione di una serie di obiettivi di fondo comuni al corso di laurea in filosofia, il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti ulteriori obiettivi. Conoscenza e capacità di comprensione (descrittore di Dublino A): conoscenza di un problema filosofico in prospettiva storica; conoscenza di un periodo e contesto filosofico con attenzione alla lunga durata dei problemi trattati; conoscenza di concetti e termini chiave in prospettiva storica. Capacità applicative (descrittore B): capacità di comprensione e interpretazione di testi classici della disciplina; capacità di analisi dei testi oggetto di studio in chiave storica e critica. Autonomia di giudizio (descrittore C): capacità di ricostruire un contesto storico-filosofico; capacità di discutere il tema oggetto di studio (anche su sollecitazione del docente alla partecipazione attiva). Abilità comunicative (descrittore D): capacità di utilizzare un lessico tecnico; capacità di argomentare le questioni trattate. Capacità di apprendimento (descrittore E): capacità di approfondire questioni e problemi filosofici in modo anche personale (mediante l’apprendimento di un metodo, la ricerca di una bibliografia di riferimento, ecc.).

Codice insegnamento 10625369

STORIA DELLE SCIENZE E DELLE TECNICHE I 1° anno · 2° semestre · 12 CFU · PHIL-02/B · 0 file

Fatta salva una serie di obiettivi di fondo (conoscenza e comprensione della disciplina; capacità di applicare conoscenza e comprensione; capacità critica e di giudizio; capacità di comunicare quanto si è appreso;…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Fatta salva una serie di obiettivi di fondo (conoscenza e comprensione della disciplina; capacità di applicare conoscenza e comprensione; capacità critica e di giudizio; capacità di comunicare quanto si è appreso; capacità di proseguire lo studio in modo autonomo), il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti ulteriori obiettivi: acquisizione di alcune nozioni chiave della storia delle scienze e delle tecniche attraverso la lettura alcuni classici della disciplina; capacità di lettura critica e contestualizzazione storico-teorica di testi scientifici e filosofici; capacità di utilizzazione di un lessico filosofico-scientifico specializzato in forma scritta e orale; capacità argomentativa personale.

Programma

Innovazione tecnologica e rivoluzioni scientifiche: dal cannocchiale di Galileo all’Intelligenza Artificiale

Il modulo prenderà in esame il rapporto tra sviluppo scientifico e innovazione tecnologica a partire dalla “Rivoluzione scientifica” nella prima età moderna in Europa. Nella prima parte del corso sarà prestata particolare attenzione alle origini del macchinismo nella Rivoluzione scientifica e al suo sviluppo in quella Industriale. Saranno poi indagati alcuni aspetti della rivoluzione oggi in corso nel campo dell’Intelligenza Artificiale

Modalità d'esame

Gli appelli di esame consistono in una prova scritta, che verterà sull’intero programma. Per superare le prove lo studente dovrà dimostrare di: 1. conoscere il contenuto dei testi trattati; 2. saperli restituire in modo chiaro, padroneggiando in modo corretto il lessico specialistico utilizzato dagli autori; 3. saper individuare gli snodi teorici più rilevanti e saperli discutere criticamente; 4. saper elaborare autonomamente un’argomentazione relativa ai contenuti trattati. Il soddisfacimento dei punti 1 e 2 è condizione necessaria al superamento dell’esame. I voti superiori al 27 saranno attribuiti agli studenti le cui prove soddisfano pienamente tutti e quattro i punti indicati.

Testi di riferimento

  • P. Rossi, La nascita della scienza moderna in Europa, Laterza, Roma-Bari, 2011.
  • M. Beretta, Storia materiale della scienza. Dal libro ai laboratori, Bruno Mondadori, Milano 2015.
  • L. Floridi, La quarta rivoluzione. Come l’infosfera sta trasformando il mondo, Raffaello Cortina, Milano 2017.

Codice insegnamento 10628952

altre conoscenze utili per l'inserimento nel mondo del lavoro 1° anno · 1° semestre · 6 CFU · 0 file

Sviluppare e consolidare, o eventualmente certificare, le competenze linguistiche relative a grammatica, lessico e capacità di lettura e ascolto, che consentano allo studente di svolgere attività di studio e di ricerca…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Sviluppare e consolidare, o eventualmente certificare, le competenze linguistiche relative a grammatica, lessico e capacità di lettura e ascolto, che consentano allo studente di svolgere attività di studio e di ricerca in una lingua diversa dall’italiano.

Programma

Si ricorda che il docente è responsabile della verbalizzazione dell'idoneità relativa alla LINGUA FRANCESE (e solo di questa). In merito, cfr.: https://dipfilosofia.web.uniroma1.it/it/idoneita-e-tirocini. Per il conseguimento dell'idoneità in oggetto, è necessario, in occasione dell'appello d'esame per il quale ci si è prenotate/i, sottoporre alla valutazione del docente verbalizzante un certificato di lingua francese rilasciato, da non più di 3 anni, da un qualificato Ente Certificatore. Tale certificazione deve attestare una conoscenza della lingua francese almeno pari al livello B2.

Testi di riferimento

Si ricorda che il docente è responsabile della verbalizzazione dell'idoneità relativa alla LINGUA FRANCESE (e solo di questa). In merito, cfr.: https://dipfilosofia.web.uniroma1.it/it/idoneita-e-tirocini. Per il conseguimento dell'idoneità in oggetto, è necessario, in occasione dell'appello d'esame per il quale ci si è prenotate/i, sottoporre alla valutazione del docente verbalizzante un certificato di lingua francese rilasciato, da non più di 3 anni, da un qualificato Ente Certificatore. Tale certificazione deve attestare una conoscenza della lingua francese almeno pari al livello B2.

Codice insegnamento AAF1152

BASI DI DATI E RAPPRESENTAZIONE DELLA CONOSCENZA 2° anno · 1° semestre · 6 CFU · IINF-05/A · 0 file

Obiettivi generali Acquisire una solida base metodologica e pratica nella gestione dei dati e nei principali paradigmi di rappresentazione della conoscenza nell'Intelligenza Artificiale. Conoscenza e comprensione •…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Obiettivi generali Acquisire una solida base metodologica e pratica nella gestione dei dati e nei principali paradigmi di rappresentazione della conoscenza nell'Intelligenza Artificiale. Conoscenza e comprensione • Ricordare i lineamenti storici, l'evoluzione e i concetti fondamentali relativi ai sistemi di basi di dati relazionali e all'algebra relazionale. • Comprendere la sintassi e la semantica del linguaggio SQL e dei formalismi di rappresentazione della conoscenza basati su regole (Datalog, cenni di Answer Set Programming) e basati su classi (Logiche Descrittive e linguaggio OWL). • Comprendere la corrispondenza matematica e logica che lega le interrogazioni SQL alle formule della logica del primo ordine (FOL), unitamente ai limiti strutturali di tale equivalenza. • Comprendere il funzionamento computazionale degli algoritmi di base per il ragionamento automatico, come l'algoritmo naive per il calcolo del modello minimo in Datalog. • Comprendere i fondamenti teorici dell'approccio subsimbolico e connessionista all'IA (percettrone, reti neurali, meccanismo di backpropagation), nonché i principi elementari degli embedding della conoscenza simbolica (word/token embedding e knowledge graph embedding). Capacità di applicare conoscenza e comprensione • Applicare le regole e i vincoli del modello relazionale per progettare basi di dati coerenti, formulando query SQL complesse comprendenti inner/outer join, ordinamenti, funzioni di aggregazione, raggruppamenti e strutture annidate. • Applicare formalismi logici basati su regole (Datalog) e assiomi basati su classi (Logiche Descrittive con subclass, subproperty, domain e range) per strutturare la conoscenza di uno specifico dominio reale. • Applicare l'algoritmo naive per determinare il modello minimo di un programma Datalog. • Utilizzare (applicare) in contesti pratici strumenti ed ambienti software specialistici, quali interfacce SQL (SQLfiddle, MySQL) ed editor ontologici professionali (Protégé). • Creare soluzioni informatiche concrete attraverso lo sviluppo e l'esposizione di progetti pratici dedicati: una base di dati SQL e, alternativamente, un'ontologia OWL o un programma Datalog funzionante per risolvere problemi di ragionamento logico su una base di conoscenza. Autonomia di giudizio • Analizzare criticamente la natura simbolica o subsimbolica dei diversi sistemi informativi e delle applicazioni di intelligenza artificiale, distinguendo i confini metodologici tra deduzione logica e predizione statistica. • Valutare l'impatto teorico ed applicativo delle diverse assunzioni logiche di fondo, in particolare il contrasto epistemologico tra l'Assunzione di Mondo Chiuso (CWA) tipica dei database/Datalog e l'Assunzione di Mondo Aperto (OWA) propria delle logiche descrittive e del Web Semantico. • Valutare e confrontare le capacità di deduzione logica dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) mettendole in rapporto con l'accuratezza e i limiti dei motori di ragionamento automatico deterministico. Abilità comunicative • Comprendere ed esprimersi attraverso un lessico rigoroso e spiccatamente interdisciplinare, coniugando con fluidità la precisione tecnico-informatica (sintassi, semantica, join, classi) con la corretta terminologia filosofico-epistemologica dell'IA. • Creare e strutturare relazioni tecniche o presentazioni orali chiare ed efficaci per illustrare le scelte di modellazione, l'architettura dei dati e le strategie logiche adottate nei progetti pratici realizzati, indirizzandosi sia ad esperti informatici sia a interlocutori dell'area umanistica. Capacità di apprendimento • Comprendere l'evoluzione e le tendenze emergenti nel campo dell'Intelligenza Artificiale, maturando la flessibilità mentale necessaria per passare agevolmente da paradigmi basati sulla logica formale e sulle regole a sistemi statistico-connessionisti o a modelli ibridi emergenti (Neuro-symbolic AI). • Analizzare in completa autonomia la documentazione tecnica di nuovi sistemi di gestione di basi di dati (evoluzioni di SQL o NoSQL), nuovi linguaggi di programmazione logica o aggiornamenti degli standard ontologici del Web Semantico, capitalizzando le competenze metodologiche e logico-matematiche acquisite durante il corso.

Programma

1 - Introduzione

Basi di dati:

modelli di dati

gestione dei dati

analisi dei dati

Rappresentazione della conoscenza in intelligenza artificiale:

cenni storici

approcci simbolici e subsimbolici

logica e statistica

ragionamento automatico

apprendimento automatico

Relazione tra basi di dati e rappresentazione della conoscenza

2 - Basi di dati relazionali

Modello relazionale dei dati

Il linguaggio SQL

Sistemi di basi di dati relazionali

Uso pratico di strumenti per la gestione di database SQL

Altri modelli di dati, sistemi noSQL (cenni)

3 - Rappresentazione della conoscenza basata sulla logica

Cenni storici

Logica e rappresentazione della conoscenza

Tipi di ragionamento

Rappresentazione della conoscenza basata su classi

Rappresentazione della conoscenza basata su regole

Web semantico e ontologie

Uso pratico di strumenti per la gestione di basi di conoscenza

Confronto tra basi di conoscenza e basi di dati

4 - Logica contro statistica

Rappresentazione simbolica e rappresentazione sub-simbolica della conoscenza

Inferenza logica e statistica

L'apprendimento automatico

I modelli linguistici di grandi dimensioni

Trattamento statistico di basi di dati e di conoscenza

Knowledge graph embedding

Spiegabilità e interpretabilità

Gli approcci neuro-simbolici

  • Introduzione a basi di dati e rappresentazione della conoscenza
  • Basi di dati relazionali
  • Rappresentazione della conoscenza basata sulla logica
  • Logica contro statistica nella rappresentazione della conoscenza in intelligenza artificiale

Modalità d'esame

L'esame consiste in una prova scritta. Opzionalmente, si può svolgere un progetto pratico durante le lezioni: tale progetto esonera parzialmente dallo svolgimento dell'esame scritto.

Testi di riferimento

Dispense distribuite dal docente.

Codice insegnamento 10627456

BIOETICA 2° anno · 2° semestre · 6 CFU · PHIL-02/A · 0 file

Fatta salva l'acquisizione di una serie di obiettivi di fondo comuni al corso di laurea in filosofia, il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti ulteriori obiettivi. Conoscenza e capacità di…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Fatta salva l'acquisizione di una serie di obiettivi di fondo comuni al corso di laurea in filosofia, il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti ulteriori obiettivi. Conoscenza e capacità di comprensione (descrittore di Dublino A): conoscenza di un problema filosofico in prospettiva storica; conoscenza di un periodo e contesto filosofico con attenzione alla lunga durata dei problemi trattati; conoscenza di concetti e termini chiave in prospettiva storica. Capacità applicative (descrittore B): capacità di comprensione e interpretazione di testi classici della disciplina; capacità di analisi dei testi oggetto di studio in chiave storica e critica. Autonomia di giudizio (descrittore C): capacità di ricostruire un contesto storico-filosofico; capacità di discutere il tema oggetto di studio (anche su sollecitazione del docente alla partecipazione attiva). Abilità comunicative (descrittore D): capacità di utilizzare un lessico tecnico; capacità di argomentare le questioni trattate. Capacità di apprendimento (descrittore E): capacità di approfondire questioni e problemi filosofici in modo anche personale (mediante l’apprendimento di un metodo, la ricerca di una bibliografia di riferimento, ecc.).

Codice insegnamento 10629185

ESTETICA I.I A 2° anno · 1° semestre · 6 CFU · PHIL-04/A · 0 file

Oltre a concorrere al conseguimento degli obiettivi formativi generali del Corso di Laurea in Filosofia e Intelligenza Artificiale, l’insegnamento si propone di sviluppare competenze specifiche articolate secondo i…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Oltre a concorrere al conseguimento degli obiettivi formativi generali del Corso di Laurea in Filosofia e Intelligenza Artificiale, l’insegnamento si propone di sviluppare competenze specifiche articolate secondo i cinque Descrittori di Dublino: (descrittore A) acquisizione di una solida conoscenza del quadro teorico di riferimento e delle principali problematiche dell’estetica, nonché padronanza dei concetti fondamentali e della terminologia specialistica della disciplina; (descrittore B) sviluppo della capacità di comprendere, interpretare e analizzare criticamente i testi classici dell’estetica, collocandoli nel loro contesto teorico e problematizzandone i contenuti; (descrittore C) capacità di ricostruire e valutare criticamente questioni e problemi filosofici, formulando giudizi argomentati e partecipando in modo consapevole al dibattito sui temi oggetto di studio; (descrittore D) acquisizione della capacità di utilizzare in modo appropriato il lessico tecnico della disciplina e di esporre con chiarezza, rigore e coerenza argomentativa le questioni affrontate; (descrittore E) sviluppo dell’autonomia nello studio e nell’approfondimento personale delle problematiche filosofiche, attraverso l’acquisizione di un adeguato metodo di ricerca e l’individuazione critica della bibliografia di riferimento.

Programma

Emozioni naturali ed emozioni artificiali: la prospettiva embodied

La dimensione emozionale dell’essere umano è sempre stata al centro della riflessione estetica. Il corso vuole affrontare alcuni temi e questioni dal punto di vista delle nuove scienze cognitive “embodied”, concentrandosi sulle reazioni emotive degli agenti naturali e artificiali, ed estendendo così la riflessione alla robotica sociale. A tale scopo verrà delineata, in primo luogo, la svolta naturalista delle teorie delle emozioni, a partire dai lavori di Darwin, James, Dewey e Mead per arrivare alle recenti scienze cognitive 4E. Si tratta un orizzonte teorico e progettuale che mira a superare il mentalismo e il dualismo che ancora caratterizzano molte recenti teorie. In secondo luogo, questo corso vuole analizzare il modo in cui la robotica sociale affronta il tema delle emozioni, a partire da due principali approcci: quello “interno”, che mira a riprodurre artificialmente processi emozionali, per migliorare i processi adattivi degli agenti artificiali, e l’approccio “esterno”, che mira invece alla “simulazione” della dimensione espressiva e comportamentale degli agenti naturali. Il tentativo di raccordare emozioni “naturali” ed emozioni “artificiali” fa emergere un nuovo paradigma che permette di ripensare la natura delle emozioni all’interno di un quadro naturalista come “interazioni dinamiche” embodied.

Modalità d'esame

La valutazione consiste in un esame orale di circa 30 minuti sui temi e testi affrontati a lezione. Verranno valutate: (1) la conoscenza delle teorie degli autori trattati; (2) la capacità di comprendere e analizzare i testi del programma d’esame; (3) capacità di discutere e di ricostruire temi e problemi affrontati a lezione; (4) capacità di padroneggiare il lessico degli autori trattati; (5) capacità di approfondire in modo personale le teorie affrontate a lezione. Il pieno soddisfacimento dei punti (1) e (2) è condizione necessaria al superamento dell’esame. Voti superiori al 27 saranno attribuiti agli studenti che soddisfano tutti e cinque i punti indicati.

Testi di riferimento

(1) Baggio G., Caruana F., Parravicini A., Viola M. (a cura di), Emozioni. Da Darwin al Pragmatismo, Rosenberg & Sellier, 2020; (2) Dumouchel P., Damiano L., Vivere con i robot. Saggio sull'empatia artificiale, Raffaello Cortina, 2019.

La bibliografia di riferimento non costituisce materiale d'esame.

(a) Caruana F., Viola M., Come funzionano le emozioni, il Mulino, 2018; (b) Oatley K., Breve storia delle emozioni, il Mulino, 2021.

Codice insegnamento 10627405

FILOSOFIA DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE 2° anno · 1° semestre · 6 CFU · PHIL-02/A · 0 file

Fatta salva l'acquisizione di una serie di obiettivi di fondo comuni al corso di laurea in filosofia, il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti ulteriori obiettivi: acquisizione di nozioni chiave e…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Fatta salva l'acquisizione di una serie di obiettivi di fondo comuni al corso di laurea in filosofia, il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti ulteriori obiettivi: acquisizione di nozioni chiave e temi principali della filosofia della IA, comprensione dei principali problemi filosofici che riguardano la IA, padronanza di un lessico filosofico adeguato, sviluppo della capacità argomentativa personale, capacità di instaurare collegamenti concettuali tra l’ambito tecnologico e quello filosofico.

Codice insegnamento 10626830

FILOSOFIA DELLA SCIENZA II A 2° anno · 1° semestre · 6 CFU · PHIL-02/A · 0 file

Fatta salva l’acquisizione di una serie di obiettivi di fondo comuni al corso di laurea in filosofia, il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti ulteriori obiettivi. Conoscenza e capacità di…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Fatta salva l’acquisizione di una serie di obiettivi di fondo comuni al corso di laurea in filosofia, il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti ulteriori obiettivi. Conoscenza e capacità di comprensione (descrittore di Dublino A): conoscenza di un problema filosofico in prospettiva storica; conoscenza di un periodo e contesto filosofico con attenzione alla lunga durata dei problemi trattati; conoscenza di concetti e termini chiave in prospettiva storica. Capacità applicative (descrittore B): capacità di comprensione e interpretazione di testi classici della disciplina; capacità di analisi dei testi oggetto di studio in chiave storica e critica. Autonomia di giudizio (descrittore C): capacità di ricostruire un contesto storico-filosofico; capacità di discutere il tema oggetto di studio (anche su sollecitazione del docente alla partecipazione attiva). Abilità comunicative (descrittore D): capacità di utilizzare un lessico tecnico; capacità di argomentare le questioni trattate. Capacità di apprendimento (descrittore E): capacità di approfondire questioni e problemi filosofici in modo anche personale (mediante l’apprendimento di un metodo, la ricerca di una bibliografia di riferimento, ecc.).

Programma

Intelligenze Artificiali: potenzialità, limiti, e impatto sociale

Auto a guida autonoma, droni, macchine volanti, campionati mondiali di robot calciatori, Siri, Alexa e le chatbox: i recenti progressi dell’Intelligenza Artificiale hanno riacceso il ‘sogno algoritmico’, l’idea che presto avremo un mondo popolato da macchine che non solo siano in grado di svolgere autonomamente compiti che fino a poco tempo fa era propri solo degli esseri umani, ma che superino in intelligenza i loro creatori. Questo ha generato grandi aspettative teoriche e pratiche nei confronti degli strumenti che stanno rendendo possibile tutto ciò, ossia il Machine learning (ML) e i Big data.

A far da contraltare a questo scenario da ‘magnifiche sorte e progressive’, ci sono vicende come quella di Seema Misra, licenziata su segnalazione di un algoritmo contabile quando era incinta e mandata in prigione insieme a tanti altri colleghi e colleghe con l’accusa di furto nello ‘scandalo delle Poste Britanniche’. Seema era del tutto innocente. L’algoritmo ideato dalla Fujitsu aveva sbagliato. Questo ha rafforzato la preoccupazione per scenari distopici alla dark mirror che l’IA potrebbe far avverare.

Muovendosi tra questi due estremi, il corso propone una guida critica dell’IA affrontando il nucleo del sogno algoritmico, ossia come questi algoritmi processino i dati per giungere a ipotesi o conclusioni al fine di risolvere certi problemi. Il corso analizza cosa siano, cosa facciano e soprattutto quali siano i limiti teorici e pratici di questi algoritmi e dati—che cosa non fanno e non possono fare, che cosa possiamo ragionevolmente aspettarci da essi, e come gestirli al meglio entro questi limiti.

In particolare, il corso evidenzia alcuni passaggi essenziali della costruzione di ‘intelligenze artificiali’ e come questa richieda scelte, interpretazioni e teorie su questioni fondamentali le cui risposte non sono affatto neutrali e che, proprio per questo, mostrano come e quanto una riflessione filosofica sia essenziale per lo sviluppo dell’IA.

Il corso intende dunque fornire uno strumento agile per padroneggiare le nozioni base dell’intelligenza artificiale con competenza, consapevolezza e quello ‘spirito critico’ tipico della indagine filosofica che può rivelarsi essenziale per contribuire costruttivamente (e non solo ‘de-costruttivamente’) allo sviluppo della AI. A tal fine, il corso analizza il ruolo di dati e algoritmi nei mercati finanziari.

Modalità d'esame

L’esame prevede un test scritto e un colloquio orale. Il test scritto è un quiz a risposta multiple di 15 domande da svolgere sulla piattaforma moodle sapienza. Il test scritto incide per il 55% sul voto finale. Per superare le prove lo studente dovrà dimostrare di: 1. conoscere il contenuto dei testi trattati; 2. saperli restituire in modo chiaro, padroneggiando in modo corretto il lessico specialistico utilizzato dagli autori; 3. saper individuare gli snodi teorici più rilevanti e saperli discutere criticamente; 4. saper elaborare autonomamente un’argomentazione relativa ai contenuti trattati. Il soddisfacimento dei punti 1 e 2 è condizione necessaria al superamento dell’esame. I voti superiori al 27 saranno attribuiti agli studenti le cui prove soddisfano tutti e quattro i punti indicati.

Testi di riferimento

  • Ippoliti. (2023) Guida critica alle intelligenze artificiali. Milano: Egea.
  • Ippoliti. (2020) Un filosofo a Wall Street. Milano: Egea (Capp. 1, 2, 3, 7)
  • Ippoliti – Cellucci (2016) Logica. Milano: Egea (Capp. 4,5,6,7). N.B. Si raccomanda lo svolgimento degli esercizi nella sezione online del testo. Va bene qualsiasi edizione del testo.

Codice insegnamento 10626754

INFORMATICA TEORICA 2° anno · 2° semestre · 6 CFU · IINF-05/A · 0 file

Acquisizione di una serie di obiettivi di fondo: conoscenza e comprensione della disciplina; capacità di applicare conoscenza e comprensione; capacità critiche e di giudizio; capacità di comunicare quanto si è appreso;…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Acquisizione di una serie di obiettivi di fondo: conoscenza e comprensione della disciplina; capacità di applicare conoscenza e comprensione; capacità critiche e di giudizio; capacità di comunicare quanto si è appreso; capacità di proseguire lo studio in modo autonomo.

Codice insegnamento 10628219

ISTITUZIONI DI FILOSOFIA TEORETICA I B 2° anno · 1° semestre · 6 CFU · PHIL-01/A · 0 file

Fatta salva l'acquisizione di una serie di obiettivi di fondo comuni al corso di laurea in filosofia, il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti ulteriori obiettivi. Conoscenza e capacità di…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Fatta salva l'acquisizione di una serie di obiettivi di fondo comuni al corso di laurea in filosofia, il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti ulteriori obiettivi. Conoscenza e capacità di comprensione (descrittore di Dublino A): conoscenza di un problema filosofico in prospettiva teoretica; conoscenza del contesto filosofico dei problemi trattati; conoscenza di concetti e termini chiave in prospettiva teoretica. Capacità applicative (descrittore B): capacità di comprensione e interpretazione di testi classici della disciplina; capacità di analisi dei testi oggetto di studio in chiave teoretica e critica. Autonomia di giudizio (descrittore C): capacità di ricostruire un contesto teorico e di discutere il tema oggetto di studio (anche su sollecitazione del docente alla partecipazione attiva). Abilità comunicative (descrittore D): capacità di utilizzare un lessico tecnico; capacità di argomentare le questioni trattate. Capacità di apprendimento (descrittore E): capacità di approfondire questioni e problemi filosofici in modo anche personale (mediante l’apprendimento di un metodo, la ricerca di una bibliografia di riferimento, ecc.).

Codice insegnamento 10627950

LINGUE NATURALI E LINGUE ARTIFICIALI 2° anno · 2° semestre · 6 CFU · PHIL-04/B · 0 file

Fatta salva una serie di obiettivi di fondo (conoscenza e comprensione della disciplina; capacità di applicare conoscenza e comprensione; capacità critica e di giudizio; capacità di comunicare quanto si è appreso;…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Fatta salva una serie di obiettivi di fondo (conoscenza e comprensione della disciplina; capacità di applicare conoscenza e comprensione; capacità critica e di giudizio; capacità di comunicare quanto si è appreso; capacità di proseguire lo studio in modo autonomo), il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti ulteriori obiettivi: a) acquisizione delle nozioni chiave e dei principali nuclei teorici della semantica linguistica; b) sviluppo delle capacità di contestualizzazione storico-teorica dei temi caratterizzanti le ricerche semantiche contemporanee in relazione alle questioni sollevate dai modelli implementati nei sistemi di Intelligenza Artificiale di ultima generazione; c) sviluppo delle abilità riflessive, argomentative e critiche attraverso la discussione collettiva dei materiali bibliografici; d) incoraggiamento a intraprendere percorsi individuali di ricerca, nel solco delle tematiche affrontate nel corso o suggerite dalla lettura dei testi in programma.

Codice insegnamento 10628110

LOGICA MATEMATICA 2° anno · 1° semestre · 6 CFU · MATH-01/A · 0 file

Obiettivo del corso è lo studio dei principali metodi per il ragionamento matematico e logico formale e le loro applicazioni in campo matematico-informatico in particolare nel campo dell'intelligenza artificiale. Gli…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Obiettivo del corso è lo studio dei principali metodi per il ragionamento matematico e logico formale e le loro applicazioni in campo matematico-informatico in particolare nel campo dell'intelligenza artificiale. Gli studenti acquisiranno la capacità di tradurre affermazioni dal linguaggio naturale nel linguaggio formale e avranno una conoscenza approfondita degli aspetti sintattici e semantici della logica proposizionale e del primo ordine. • Conoscenza e capacità di comprensione (descrittore di Dublino A): l'obiettivo del corso è quello di far acquisire conoscenze che consentano allo studente di comprendere gli aspetti sintattici e semantici della logica proposizionale e predicativa; in particolare lo studente acquisirà familiarità con i principali sistemi formali per il ragionamento quali calcolo dei sequenti, risoluzione, sistemi assiomatici. • Capacità di applicare conoscenza e comprensione (descrittore B): lo studente acquisirà le competenze necessarie per usare gli strumenti logici sia sintattici che semantici in differenti campi quali, l'intelligenza artificiale, l'ingegneria informatica e la matematica. • Autonomia di giudizio (descrittore C): Attraverso lo studio e l’analisi di esempi concreti di formalizzazione e di deduzione logica, lo studente acquisirà la capacità di comprendere la correttezza delle soluzioni proposte e di utilizzare autonomamente soluzioni in grado di garantire una corretta rappresentazione formale e dimostrazione di casi di studio più complessi. • Abilità comunicative (descrittore D): lo studente acquisirà̀ le necessarie abilità comunicative e di appropriatezza espressiva nell'impiego del linguaggio formale della logica in vari ambiti matematici e legati alla intelligenza artificiale e alla ingegneria informatica sia teorici che applicativi. • Capacità di apprendimento (descrittore E): il corso fornisce allo studente gli strumenti pratici e le nozioni teoriche per poter affrontare e risolvere autonomamente nuove problematiche di formalizzazione e inferenza in svariati ambiti della intelligenza artificiale o legate a problematiche informatiche o matematiche.

Programma

1 Logica Proposizionale

1.1 Senso e Denotazione

1.2 Connettivi booleani

1.3 Sintassi:Formule e induzione

1.4 Semanticaper la logica proposizionale

1.4.1 Tavole di Verità, Interpretazioni

1.4.2 Soddisfacibilità, Insoddisfacibilità e Tautologie

1.4.3 Implicazione Logica e Deduzione semantica

1.5 Formalizzazioni

1.6 Decidiblità della Logica Proposizionale

1.7 Teorema di Compatezza

1.8 Equivalenza Semantica e Forme normali

1.9 Basi complete e Completezza funzionale

2 Sistemi deduttivi per la Logica Proposizionale

2.1 Proprietà intuitive dei sistemi deduttivi

2.2 Sistemi Assiomatici

2.3 Calcolo dei sequenti

2.4 Deduzioni

2.5 Sistemi Refutazionali : Risoluzione

2.6 Eliminazione del Taglio

2.7 Correttezza e Completezza

2.8 Il problema della soddisfaciblità, l’algoritmo Davis-Putnam e i SAT-solvers

3 Logica Predicativa

3.1 Limitazioni dellaLogica proposizionale

3.2 Sintassi

3.2.1 Quantificatori

3.2.2 Variabili libere e legate

3.2.3 Formule e Sostituzioni

3.3 Semantica

3.3.1 Intepretazioni

3.3.2 Soddisfaciblità,validità e modelli

3.4 Forme normali prenessa e diSkolem

3.5 Esempi di Linguaggi del primo ordine

3.5.1 Uguaglianza

3.5.2 Relazioni di Ordinamento

3.5.4 Stack

4 Sistemi deduttivi per la Logica del primo ordine 1

4.1 Sistemi Assiomatici

4.2 Calcolo dei sequenti

4.3 Correttezza, completezza, compattezza

4.4 Applicazioni della Completezza: il problema della decisione

5 Teoria formale Aritmetica e Teoremi di Gödel

5.1 Teoria dei numeri

5.2 Paradossi

5.3 I Teorema di Gödel: cenni

5.4 II Teorema di Gödel: cenni

6. Soddisfaciblità proposizionale e il problem P vs NP

  • Argomento 1: Logica Proposizionale
  • Testi di riferimento: Connettivi, Formule, Semantica,Tavole di Verità
  • Argomento 1: Logica Proposizionale
  • Testi di riferimento: Conseguenza Logica, Formalizzazione di Relazioni, Teoremi e Proprietà in Logica Proposizionale
  • Argomento 1: Logica Proposizionale
  • Testi di riferimento: SAT, TAUT, UNSAT. Deduzione Naturale, Calcolo dei Sequenti.
  • Argomento 1: Logica Proposizionale
  • Testi di riferimento: Correttezza e Completezza del Calcolo dei Sequenti. Algoritmo per la ricerca di dimostrazioni in Calcolo dei Sequenti
  • Argomento 2: SAT solvers e Risoluzione e AI
  • Testi di riferimento: Sistemi Refutazionali. Risoluzione. Algoritmo Davis-Putnam per SAT. Struttura dei SAT solver. Theorem Proving in AI
  • Argomento 3: Logica Del I ordine
  • Testi di riferimento: Sintassi. Semantica, Modelli interpretezione, Soddisfacibilità e Validità
  • Argomento 3: Logica Del I ordine
  • Testi di riferimento: Calcoli del I ordine: Calcolo dei Sequenti
  • Argomento 3: Logica Del I ordine
  • Testi di riferimento: Completezza del Calcolo dei Sequenti
  • Argomento 3: Logica Del I ordine
  • Testi di riferimento: Semidecidibilità del problema della decisione
  • Argomento 4: Teorie del I ordine
  • Testi di riferimento: Aritmetica di Peano.
  • Argomento 4: Teorie del I ordine
  • Testi di riferimento: Altre Teorie del I ordine (Ordini, Gruppi, Pile)
  • Argomento 5: Teoremi di Gödel (Intro)
  • Testi di riferimento: I e II Teorema di Gödel's. Enunciati, idea dimostrativa e conseguenze.
  • Argomento 6: Complessità di dimostrazioni Logiche (intro)
  • Testi di riferimento: il Problema P vs NP e la complessità delle dimostrazioni logiche

Modalità d'esame

Il docente deciderà di anno in anno la modalità precisa di valutazione.

In generale in fase di valutazione dell'esame scritto si terrà conto dei seguenti aspetti:

(1) la logica seguita dallo studente nella risoluzione dei quesiti dell'esame scritto;

(2) la correttezza della procedura individuata per la soluzione dei

quesiti;

(3) l'adeguatezza della soluzione proposta in relazione alle competenze che lo studente

si presuppone abbia acquisito alla fine del corso;

(4) l'impiego di un linguaggio Italiano (o inglese se l'esame è in Inglese) appropriato.

L'esame orale è a discrezione del docente e non è sempre obbligatorio.Il docente si riserva l'opzione di introdurlo a sua scelta o in casi particolari.

In fase di valutazione dell'esame orale, li dove previsto, si terrà conto

(1) della capacità di elaborare una risposta

adeguata alle domande poste,

(2) nonché alla capacità di prontezza dello studente di rispondere correttamente alle domande.

(3) Verranno valutate inoltre la capacità dello studente di inferire nuova conoscenza a partire dalle nozioni acquisite nel corso

Testi di riferimento

1. Dispense Docente

2. Introduzione alla Logica Matematica. E. Mendelson. Ed. Boringhieri

3. Logica Matematica. C.otffalori, P. Cintoli. Mc Graw-Hill

4. Logica, vol. 1, V. M. Abrusci, L. Tortora De Falco Springer 2014

5. Logica a informatica. A. Apserti, A. Ciabattoni. Mc Graw Hill

Codice insegnamento 10629748

PROBABILITA' E STATISTICA 2° anno · 2° semestre · 6 CFU · MATH-03/B · 0 file

Conoscenza e Comprensione: Gli studenti acquisiranno una comprensione approfondita delle diverse interpretazioni della probabilità. Saranno in grado di articolare le differenze tra queste interpretazioni e analizzarne le…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Conoscenza e Comprensione: Gli studenti acquisiranno una comprensione approfondita delle diverse interpretazioni della probabilità. Saranno in grado di articolare le differenze tra queste interpretazioni e analizzarne le implicazioni per il ragionamento filosofico e scientifico.
Pensiero Critico e Analisi: Gli studenti svilupperanno abilità di pensiero critico per valutare e analizzare gli assiomi di Kolmogorov e le loro conseguenze.
Applicazione di Metodi e Tecniche: Gli studenti impareranno ad applicare i concetti di probabilità condizionata, formula di Bayes e inferenza statistica Bayesiana a scenari del mondo reale. Saranno in grado di risolvere problemi pratici che coinvolgono il ragionamento probabilistico e la presa di decisioni, impiegando tecniche e metodologie appropriate.
Risoluzione dei Problemi e Ragionamento Quantitativo: Gli studenti svilupperanno competenze di risoluzione dei problemi nel contesto di variabili casuali e sequenze di variabili casuali (processi stocastici a tempo discreto). Saranno in grado di applicare le leggi deboli e forti dei grandi numeri e il teorema del limite centrale per analizzare e interpretare fenomeni probabilistici come medie e fluttuazioni.
Comunicazione e Presentazione: Gli studenti miglioreranno le loro competenze comunicative comunicando in modo efficace concetti probabilistici e le loro implicazioni filosofiche. Saranno in grado di presentare e discutere idee probabilistiche complesse utilizzando un linguaggio chiaro e conciso, facilitando discussioni significative e scambi di idee.
Questi obiettivi di apprendimento aiuteranno gli studenti a sviluppare una solida base nella teoria delle probabilità mentre coltivano le competenze di pensiero critico e analitico necessarie per l'indagine filosofica.

Programma

Il corso è diviso nelle parti seguenti:

Il significato della probabilità: punti di vista classico, frequentista, soggettivista, logicista e probabilità come propensità.

Introduzione agli assiomi di Kolmogorov e loro conseguenze. Probabilità condizionate, formula di Bayes e inferenza statistica Bayesiana.

Variabili aleatorie e successioni di variabili aleatorie (processi stocastici a tempo discreto). Leggi deboli e forti dei grandi numeri, teorema del limite centrale.

  • Il significato della probabilità: punti di vista classico, frequentista, soggettivista, logicista e probabilità come propensità.
  • Testi di riferimento: Maria Carla Gallavotti Probabilità La Nuova Italia, 2000Ubaldo Garibaldi, Enrico Scalas Finitary Probabilistic Methods in Econophysics Cambridge, 2010
  • Introduzione agli assiomi di Kolmogorov e loro conseguenze. Probabilità condizionate, formula di Bayes e inferenza statistica Bayesiana.
  • Testi di riferimento: Ubaldo Garibaldi, Enrico Scalas Finitary Probabilistic Methods in Econophysics Cambridge, 2010 Luca Leuzzi, Enzo Marinari, Giorgio Parisi Calcolo delle Probabilità Zanichelli, 2023
  • Variabili aleatorie e successioni di variabili aleatorie (processi stocastici a tempo discreto). Leggi deboli e forti dei grandi numeri, teorema del limite centrale.
  • Testi di riferimento: Luca Leuzzi, Enzo Marinari, Giorgio Parisi Calcolo delle Probabilità Zanichelli, 2023

Modalità d'esame

La prova scritta consisterà in un breve saggio guidato con elementi quantitativi.

La prova orale è facoltativa a richiesta dello studente e segue la prova scritta.

Testi di riferimento

Per l'introduzione alla probabilità consiglio

Luca Leuzzi, Enzo Marinari, Giorgio Parisi

Calcolo delle Probabilità

Zanichelli, 2023

Ubaldo Garibaldi, Enrico Scalas

Finitary Probabilistic Methods in Econophysics

Cambridge, 2010.

Sulla parte filosofica consiglio

Maria Carla Gallavotti

Probabilità

La Nuova Italia, 2000

e vari articoli della Stanford Encyclopedia of Philosophy

Timothy Childers

Philosophy and Probability

Oxford, 2013

Maria Carla Gallavotti

Probabilità

La Nuova Italia, 2000

Ubaldo Garibaldi, Enrico Scalas

Finitary Probabilistic Methods in Econophysics

Cambridge, 2010

Donald Gillies

Philosophical Theories of Probability

Routledge, 2000

Luca Leuzzi, Enzo Marinari, Giorgio Parisi

Calcolo delle Probabilità

Zanichelli, 2023

Codice insegnamento 10626920

STORIA CONTEMPORANEA I A 2° anno · 2° semestre · 6 CFU · HIST-03/A · 0 file

Fatta salva l'acquisizione di una serie di obiettivi di fondo comuni al corso di laurea in filosofia, il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti ulteriori obiettivi. Conoscenza e capacità di…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Fatta salva l'acquisizione di una serie di obiettivi di fondo comuni al corso di laurea in filosofia, il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti ulteriori obiettivi. Conoscenza e capacità di comprensione (descrittore di Dublino A): conoscenza dei processi, dei concetti e termini chiave in prospettiva storica; conoscenza degli avvenimenti che hanno segnato la storia del Novecento, approfondimento dei nodi problematici che hanno interrogato la storiografia, con attenzione alla lunga durata delle questioni trattate. Capacità applicative (descrittore B): capacità di interpretazione critica degli argomenti proposti, anche in riferimento ai contesti storico, sociali e politici in cui sono maturati. Autonomia di giudizio (descrittore C): capacità di ricostruire il contesto storico; capacità di discutere il tema oggetto di studio (anche su sollecitazione del docente alla partecipazione attiva). Abilità comunicative (descrittore D): capacità di utilizzare un lessico tecnico; capacità di argomentare le questioni trattate. Capacità di apprendimento (descrittore E): capacità di approfondire questioni e problemi storici in modo anche personale (mediante l’apprendimento di un metodo, la ricerca di una bibliografia di riferimento, ecc.).

Programma

Il Novecento in Europa, i fascismi e le guerre

Il corso intende fornire una conoscenza degli avvenimenti e delle questioni caratterizzanti il XX secolo, soffermandosi sui momenti chiave della storia europea, passando in rassegna le principali interpretazioni storiche. Il corso si soffermerà inoltre sul periodo che comprende le due guerre mondiali, affrontando il tema del fascismo come fenomeno europeo, ed esaminando in particolare le origini, il consolidamento e la caduta del fascismo in Italia. Verrà inoltre affrontata l’analisi del periodo come “guerra civile europea” (1914-1945). Le linee di continuità e di rottura nella storia europea che hanno segnato il primo e il secondo dopoguerra verranno ricostruite in una prospettiva di lungo periodo e nel quadro del sistema mondiale.

Modalità d'esame

La valutazione consiste in un esame orale. Verranno valutate (anche durante il corso): 1. la conoscenza approfondita dei testi oggetto del corso e la capacità di analizzarne specifici contenuti (punti 1-15); 2. la capacità di argomentare in modo critico gli argomenti oggetto di studio (punti 1-10); 3. la proprietà di linguaggio e l’utilizzo di un lessico appropriato (punti 1-5).

Testi di riferimento

T. Detti-G. Gozzini, Storia contemporanea. Il Novecento, Bruno Mondadori, Milano, 2002 (o edizioni successive)

E. Traverso, A ferro e fuoco. La guerra civile europea 1914-1945, Il Mulino, Bologna, 2007

E. Gentile, Fascismo. Storia e interpretazione, Laterza, Bari-Roma, 2005 (o edizioni successive)

P. Corner, La dittatura fascista. Consenso e controllo durante il Ventennio, Carocci, Roma, 2018

vedi i testi in programma

Codice insegnamento 10626457

STORIA DELLA FILOSOFIA ANTICA I.II B 2° anno · 1° semestre · 6 CFU · PHIL-05/B · 0 file

Fatta salva una serie di obiettivi di fondo (conoscenza e comprensione della disciplina; capacità di applicare conoscenza e comprensione; capacità critica e di giudizio; capacità di comunicare quanto si è appreso;…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Fatta salva una serie di obiettivi di fondo (conoscenza e comprensione della disciplina; capacità di applicare conoscenza e comprensione; capacità critica e di giudizio; capacità di comunicare quanto si è appreso; capacità di proseguire lo studio in modo autonomo), il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti ulteriori obiettivi: acquisizione di alcune nozioni chiave della filosofia di Aristotele attraverso la lettura di una selezione di testi; capacità di lettura critica e contestualizzazione storico-teorica di testi filosofici; capacità di utilizzare il lessico filosofico in forma scritta e orale; capacità argomentativa.

Programma

Il mutamento: la soluzione aristotelica di un problema antico

Il mutamento è un’entità problematica e controversa. Nell’ambito della filosofia antica, sin dall’epoca dei cosiddetti ‘Presocratici’, il suo status ontologico è stato oggetto di diverse e spesso contrastanti concezioni. Aristotele è stato il primo a formularne teorie fisico-metafisiche elaborate in cui utilizza alcuni dei principali strumenti concettuali della sua filosofia, in particolare la dottrina delle categorie, la distinzione tra potenza e atto, e quella tra materia, forma, motore e fine. La teoria aristotelica del mutamento è sofisticata e filosoficamente avvincente. Viene costruita in risposta a complesse sfide teoriche: mira a definire la modalità d’essere del mutamento, riabilitandone lo status ontologico (anche) in risposta alla contrapposizione platonica tra essere e mutamento.

Modalità d'esame

L’esame è un colloquio orale. Per superarlo le studentesse e gli studenti dovranno dimostrare di: 1) conoscere il contenuto dei testi trattati; 2) saperli esporre chiaramente, padroneggiando in modo corretto il lessico specialistico; 3) saper individuare gli snodi teorici più rilevanti e saperli discutere criticamente; 4) saper elaborare autonomamente un’argomentazione relativa ai contenuti trattati. Il soddisfacimento dei punti 1 e 2 è condizione necessaria al superamento dell’esame. I voti superiori al 27 saranno attribuiti a coloro le cui prove soddisfano tutti e quattro i punti indicati.

Testi di riferimento

Berti, E., Profilo di Aristotele, Roma 1979.

Zucca D., L'anima del vivente, Brescia 2015 (cap. 1, pp. 19-74).

M. Ugaglia, Aristotele, Fisica Libro III, Roma: Carocci 2012.

Dispense rese disponibili durante il corso nella relativa pagina classroom.

Codice insegnamento 10628493

STORIA MODERNA I.I A 2° anno · 2° semestre · 6 CFU · HIST-02/A · 0 file

Il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti obiettivi: Conoscenza e capacità di comprensione (descrittore di Dublino A): conoscenza di un problema filosofico in prospettiva storica; conoscenza di…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti obiettivi: Conoscenza e capacità di comprensione (descrittore di Dublino A): conoscenza di un problema filosofico in prospettiva storica; conoscenza di un periodo e contesto filosofico con attenzione alla lunga durata dei problemi trattati; conoscenza di concetti e termini chiave in prospettiva storica. Capacità applicative (descrittore B): capacità di comprensione e interpretazione di testi classici della disciplina; capacità di analisi dei testi oggetto di studio in chiave storica e critica. Autonomia di giudizio (descrittore C): capacità di ricostruire un contesto storico-filosofico; capacità di discutere il tema oggetto di studio (anche su sollecitazione del docente alla partecipazione attiva). Abilità comunicative (descrittore D): capacità di utilizzare un lessico tecnico; capacità di argomentare le questioni trattate. Capacità di apprendimento (descrittore E): capacità di approfondire questioni e problemi filosofici in modo anche personale (mediante l’apprendimento di un metodo, la ricerca di una bibliografia di riferimento, ecc.).

Programma

Il corso consiste in un excursus critico sui principali temi e problemi dell’età moderna, dalla scoperta dell’America all’età delle Rivoluzioni. Dopo un'introduzione metodologica allo studio della disciplina, il corso si propone di offrire agli studenti un panorama dei principali nodi problematici relativi all'età moderna focalizzando l'attenzione con taglio comparativo sui fenomeni politici, sociali, culturali ed economici che hanno caratterizzato il percorso verso la modernità. Con l’ausilio di fonti scritte e iconografiche, si affronteranno i seguenti macro-temi per il periodo compreso tra la seconda metà del Quattrocento e l'inizio dell'Ottocento: periodizzazione, cultura e società, Stato e politica, le forme del sacro, rivolte e rivoluzioni, l’emergere del capitalismo.

Modalità d'esame

L’esame finale si svolge in modalità orale durante la quale lo studente deve 1) dimostrare la capacità acquisita di analizzare in modo critico le fonti testuali e iconografiche studiate 2) illustrare in modo argomentato e critico i testi del programma

Il voto finale viene formulato valutando nell'insieme l'esposizione orale.

Testi di riferimento

1. Dispensa "Storia Moderna. Fonti e problemi" disponibile in PDF su Classroom (codice corso: 4ejpnmm)

2. P. Burke, Testimoni oculari. Il significato storico delle immagini, Roma, Carocci, 2002 e ristampe

Un gruppo a scelta (due testi per gruppo) tra i seguenti:

Un gruppo a scelta tra i seguenti (vanno studiati ENTRAMBI i testi indicati nel gruppo):

3.1

N. Zemon Davis, Il ritorno di Martin Guerre. Un caso di doppia identità nella Francia del ‘500, Roma, Officina Libraria, 2022

L. Roscioni, Lo smemorato di Collegno. Storia italiana di un’identità contesa, Torino, Einaudi, 2009

3.2

C. Ginzburg, Il formaggio e i vermi. Il cosmo di un mugnaio del '500, Milano, Adelphi, 2019

L. Roscioni, La badessa di Castro. Storia di uno scandalo, Bologna, il Mulino, 2019

3.3

T. Todorov, La conquista dell'America. Il problema dell'«altro», Torino, Einaudi, 2014

A. Chastel, IL sacco di Roma 1527, Torino, Einaudi, 1983 (pdf su classroom)

3.4

G. Maifreda, Sono una strega. Confessioni del sabba nel passato europeo, Torino, Einaudi, 2025

P. Palmieri, Le cento vite di Cagliostro, Bologna, il Mulino, 2023

Codice insegnamento 10625878

TEORIE MORALI 2° anno · 2° semestre · 12 CFU · PHIL-03/A · 0 file

Fatta salva l'acquisizione di una serie di obiettivi di fondo comuni al corso di laurea in filosofia, il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti ulteriori obiettivi. Conoscenza e capacità di…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Fatta salva l'acquisizione di una serie di obiettivi di fondo comuni al corso di laurea in filosofia, il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti ulteriori obiettivi. Conoscenza e capacità di comprensione (descrittore di Dublino A): conoscenza di un problema filosofico in prospettiva storica; conoscenza di un periodo e contesto filosofico con attenzione alla lunga durata dei problemi trattati; conoscenza di concetti e termini chiave in prospettiva storica. Capacità applicative (descrittore B): capacità di comprensione e interpretazione di testi classici della disciplina; capacità di analisi dei testi oggetto di studio in chiave storica e critica. Autonomia di giudizio (descrittore C): capacità di ricostruire un contesto storico-filosofico; capacità di discutere il tema oggetto di studio (anche su sollecitazione del docente alla partecipazione attiva). Abilità comunicative (descrittore D): capacità di utilizzare un lessico tecnico; capacità di argomentare le questioni trattate. Capacità di apprendimento (descrittore E): capacità di approfondire questioni e problemi filosofici in modo anche personale (mediante l’apprendimento di un metodo, la ricerca di una bibliografia di riferimento, ecc.).

Codice insegnamento 10629141

TIROCINIO I 2° anno · 1° semestre · 6 CFU · 0 file

Il tirocinio consiste in una serie di lezioni e esercitazioni sulla scrittura e la ricerca di testi filosofici e scientifici. Si tratteranno in particolare i temi dell’analisi e della composizione di testi filosofici.

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Il tirocinio consiste in una serie di lezioni e esercitazioni sulla scrittura e la ricerca di testi filosofici e scientifici. Si tratteranno in particolare i temi dell’analisi e della composizione di testi filosofici.

Codice insegnamento AAF1431

A SCELTA DELLO STUDENTE 3° anno · 2° semestre · 18 CFU · 0 file

Consentire allo studente di sostenere un'attività formativa conforme ai propri individuali interessi scientifici.

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Consentire allo studente di sostenere un'attività formativa conforme ai propri individuali interessi scientifici.

Codice insegnamento AID-4c63bd41-e08

APPLICAZIONI INFORMATICHE DEL MACHINE LEARNING 3° anno · 2° semestre · 6 CFU · IINF-05/A · 0 file

Acquisizione di una serie di obiettivi di fondo: conoscenza e comprensione della disciplina; capacità di applicare conoscenza e comprensione; capacità critiche e di giudizio; capacità di comunicare quanto si è appreso;…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Acquisizione di una serie di obiettivi di fondo: conoscenza e comprensione della disciplina; capacità di applicare conoscenza e comprensione; capacità critiche e di giudizio; capacità di comunicare quanto si è appreso; capacità di proseguire lo studio in modo autonomo.

Codice insegnamento 10627763

Estetica 3° anno · 2° semestre · 6 CFU · PHIL-04/A · 0 file

Fatta salva l'acquisizione di una serie di obiettivi di fondo comuni al corso di laurea magistrale in filosofia, il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti ulteriori obiettivi: Conoscenza e capacità…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Fatta salva l'acquisizione di una serie di obiettivi di fondo comuni al corso di laurea magistrale in filosofia, il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti ulteriori obiettivi: Conoscenza e capacità di comprensione (descrittore di Dublino A): conoscenza dettagliata e articolata di un problema filosofico in prospettiva critica; conoscenza approfondita di un periodo e contesto filosofico con attenzione all’attualità dei problemi trattati; conoscenza di concetti e termini chiave, anche molto specialistici, in prospettiva teorica. Capacità applicative (descrittore B): capacità di comprensione ed ermeneutica di testi classici della disciplina, anche con consapevolezza dei problemi di traduzione; capacità di profonda analisi filosofica e di critica teorica matura ed originale di testi. Autonomia di giudizio (descrittore C): capacità di ricostruzione nel dettaglio di un contesto filosofico; capacità di argomentazione e di guadagno di una prospettiva personale sul tema in oggetto (anche mediante la partecipazione attiva di natura seminariale). Abilità comunicative (descrittore D): capacità di servirsi di un lessico tecnico, anche molto specifico; capacità di argomentare con proprietà di linguaggio sui temi trattati. Capacità di apprendimento (descrittore E): capacità di approfondire le questioni in modo anche spiccatamente personale, autonomo ed originale (tramite ricerche bibliografiche personali, approfondimenti specifici etc.).

Programma

Arte e politica: una prospettiva moderna e contemporanea.

Il corso intende approfondire i nessi esistenti tra arte e politica, per mostrare come l'esperienza estetica sia stato uno dei processi fondamentali di costruzione di un sentire comune e di un sentimento di appartenenza collettiva in epoca moderna. Parallelamente, l'arte, in particolare le immagini, ma anche le narrazioni, hanno giocato un ruolo decisivo nell'orientare l'opinione pubblica. Verranno considerate le ipotesi filosofiche in merito di alcuni pensatori moderni e contemporanei: da Friedrich Schiller a Walter Benjamin, fino a Giorgio Agamben, Umberto Eco, Vilém Flusser, Louis Marin e Bernard Stiegler. Verranno così considerati diverse prospettive teoriche e diversi modelli interpretativi (estetico, semiotico, ermeneutico, fenomenologico) di letture delle immagini come dispositivi politici. Questa riflessione sugli usi politici delle immagini sarà collocata sullo sfondo dell'emergenza di nuove forme di produzione e fruizione delle immagini digitali nell'epoca della IA.

Modalità d'esame

La valutazione consiste in un esame orale. Verranno valutate (anche durante il corso): 1. La conoscenza e la comprensione dei testi oggetti del corso, a partire dai loro aspetti più generali, sino ai dettagli; sarà valutata in particolare la capacità delle studentesse e degli studenti di confrontarsi con un testo filosofico e di analizzarne criticamente aspetti specifici (punti di valutazione 1-15); 2. Le capacità espressive e di dominio del lessico disciplinare (punti 1-10). 3. Le conoscenze del contesto storico (rispetto al pensiero degli autori oggetto del corso e rispetto alla storia della filosofia in generale) (punti 1-5).

Testi di riferimento

1) F. Schiller, L'educazione estetica (Aesthetica; in alternativa Bompiani)

2) W. Benjamin, L'opera d'arte nell'epoca della sua riproducibilità tecnica (Feltrinelli; in alternativa Einaudi)

3) un testi/scelta di testi tra:

a) L. Marin, Della rappresentazione (Mimesis)

b) V. Flusser, Per una filosofia della fotografia (Bruno Mondadori)

c) G. Agamben, Note sul gesto, in Mezzi senza fine (Bollati Boringhieri); B. Stiegler, L'immagine discreta, in J. Derrida e B. Stiegler, Ecografie della televisione (Raffaello Cortina); J.-F. Lyotard, Il sublime e l'avanguardia (qualsiasi edizione); U. Eco, Per una guerriglia semiologica (qualsiasi edizione)

d) P. Montani, Vita interactiva (Einaudi)

e) D. Cecchi, L'esperienza dell'altro (Quodlibet)

F. Schiller, L'educazione estetica (Aesthetica; in alternativa Bompiani)

W. Benjamin, L'opera d'arte nell'epoca della sua riproducibilità tecnica (Feltrinelli; in alternativa Einaudi)

L. Marin, Della rappresentazione (Mimesis, solo alcuni saggi)

V. Flusser, Per una filosofia della fotografia (Bruno Mondadori)

G. Agamben, Note sul gesto, in Mezzi senza fine (Bollati Boringhieri)

D. Cecchi, L'esperienza dell'altro (Quodlibet)

B. Stiegler, L'immagine discreta, in J. Derrida e B. Stiegler, Ecografie della televisione (Raffaello Cortina)

U. Eco, Per una guerriglia semiologica (qualsiasi edizione)

P. Montani, Vita interactiva (Einaudi)

J.-F. Lyotard, Îl sublime e l'avanguardia (qualsiasi edizione)

Codice insegnamento 10622339

FILOSOFIA DELLA SCIENZA III A 3° anno · 1° semestre · 6 CFU · PHIL-02/A · 0 file

Fatta salva l'acquisizione di una serie di obiettivi di fondo comuni al corso di laurea in filosofia, il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti ulteriori obiettivi. Conoscenza e capacità di…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Fatta salva l'acquisizione di una serie di obiettivi di fondo comuni al corso di laurea in filosofia, il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti ulteriori obiettivi. Conoscenza e capacità di comprensione (descrittore di Dublino A): conoscenza di un problema filosofico in prospettiva storica; conoscenza di un periodo e contesto filosofico; conoscenza di concetti e termini chiave. Capacità applicative (descrittore B): capacità di comprensione e interpretazione di testi classici della disciplina; capacità di analisi dei testi oggetto di studio, con particolare riferimento all’analisi della struttura argomentativa dei testi. Autonomia di giudizio (descrittore C): capacità di ricostruire un contesto storico-filosofico; capacità di ricostruire e discutere le argomentazioni principali trattate nei testi; capacità di discutere il tema oggetto di studio (anche su sollecitazione del docente alla partecipazione attiva). Abilità comunicative (descrittore D): capacità di utilizzare un lessico tecnico; capacità di argomentare le questioni trattate. Capacità di apprendimento (descrittore E): capacità di approfondire questioni e problemi filosofici in modo anche personale (ad esempio, mediante la ricerca di una bibliografia di riferimento, ecc.).

Programma

Lineamenti di Filosofia della biologia.

Il corso intende fornire gli strumenti concettuali e storici fondamentali per intraprendere lo studio della filosofia della biologia. Verranno dapprima delineati i contorni della disciplina per inquadrarla nell’ambito più generale della filosofia della scienza. Verrà inoltre tracciato brevemente il suo sviluppo storico, per cui saranno indispensabili dei cenni alla storia della scienza e alla storia della filosofia. Si analizzeranno poi i principali dibattiti che l’hanno attraversata e che ancora la caratterizzano. Infine, particolare attenzione sarà dedicata all’analisi dei tratti salienti dell’opera di Darwin, in special modo dell’"Origine delle specie", e delle sue principali implicazioni filosofiche.

Modalità d'esame

La valutazione consiste in un esame orale. Verranno valutate: 1. La conoscenza e la comprensione dei testi oggetti del corso, a partire dai loro aspetti più generali, sino ai dettagli; sarà valutata in particolare la capacità delle studentesse e degli studenti di confrontarsi con un testo filosofico e di analizzarne criticamente aspetti specifici (punti di valutazione 1-15); 2. Le capacità espressive e di dominio del lessico disciplinare (punti 1-10). 3. La capacità di analizzare e discutere le argomentazioni (punti 1-5).

Testi di riferimento

1. Darwin, C. (2008), L’origine delle specie, trad. it. di L. Fratini, Torino: Bollati Boringhieri (Introd. di G. Montalenti, Compendio storico, Introd., capp. 1, 2, 3, 4, 15).

2. Dennett, D.C. (1997), L’idea pericolosa di Darwin: L’evoluzione e i significati della vita, trad. it. di S. Frediani, Torino: Bollati Boringhieri (cap. 3).

3. Gagliasso, E. (2001), Verso un’epistemologia del mondo vivente, Milano: Guerini.

4. Pievani, T. (2005), Introduzione alla filosofia della biologia, Roma-Bari: Laterza.

5. Pievani, T. (2013), Anatomia di una rivoluzione: La logica della scoperta scientifica di Darwin, Milano-Udine: Mimesis.

6. Pievani, T. (2025), Introduzione a Darwin, Roma-Bari: Laterza.

Guide alla lettura e introduzioni al pensiero e alle opere specifiche degli autori/autrici in programma.

Codice insegnamento 10629223

INTELLIGENZA ARTIFICIALE II 3° anno · 1° semestre · 6 CFU · IINF-05/A · 0 file

Acquisizione di una serie di obiettivi di fondo: conoscenza e comprensione della disciplina; capacità di applicare conoscenza e comprensione; capacità critiche e di giudizio; capacità di comunicare quanto si è appreso;…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Acquisizione di una serie di obiettivi di fondo: conoscenza e comprensione della disciplina; capacità di applicare conoscenza e comprensione; capacità critiche e di giudizio; capacità di comunicare quanto si è appreso; capacità di proseguire lo studio in modo autonomo.

Codice insegnamento 10629365

ISTITUZIONI DI MATEMATICA II 3° anno · 1° semestre · 6 CFU · MATH-02/B · 0 file

Acquisizione di una serie di obiettivi di fondo: conoscenza e comprensione della disciplina; capacità di applicare conoscenza e comprensione; capacità critiche e di giudizio; capacità di comunicare quanto si è appreso;…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Acquisizione di una serie di obiettivi di fondo: conoscenza e comprensione della disciplina; capacità di applicare conoscenza e comprensione; capacità critiche e di giudizio; capacità di comunicare quanto si è appreso; capacità di proseguire lo studio in modo autonomo.

Codice insegnamento 10626886

PROVA FINALE 3° anno · 2° semestre · 12 CFU · 0 file

La prova finale consiste nella stesura, nella presentazione e nella discussione davanti ad una commissione di un elaborato in italiano o in inglese, preparato autonomamente dallo studente. Alla prova finale sono…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

La prova finale consiste nella stesura, nella presentazione e nella discussione davanti ad una commissione di un elaborato in italiano o in inglese, preparato autonomamente dallo studente. Alla prova finale sono assegnati 6 crediti.

Codice insegnamento AAF1010

SCIENZA ED ETICA DEI DATI 3° anno · 2° semestre · 6 CFU · IINF-05/A · 0 file

Obiettivi generali Acquisire competenze teoriche, metodologiche e pratiche sia nell'ambito dell'analisi quantitativa dei dati, sia nell'esame critico delle implicazioni etiche, giuridiche e sociali connesse all'uso dei…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Obiettivi generali Acquisire competenze teoriche, metodologiche e pratiche sia nell'ambito dell'analisi quantitativa dei dati, sia nell'esame critico delle implicazioni etiche, giuridiche e sociali connesse all'uso dei dati e dell'Intelligenza Artificiale. Conoscenza e comprensione Ricordare e definire i concetti chiave relativi ai dati digitali, ai Big Data, ai criteri di qualità dei dati e alle caratteristiche generali dei sistemi informativi. Comprendere le normative e i quadri regolatori di riferimento per la protezione dei dati e la governance dell'IA, con particolare attenzione al GDPR e all'AI Act europeo. Comprendere le basi metodologiche dell'analisi esplorativa dei dati (EDA), della statistica descrittiva e inferenziale, dell'analisi multivariata e temporale, nonché delle tecniche di machine learning e data mining. Comprendere i formalismi e le tecniche volte a garantire la privacy e la riservatezza delle informazioni, quali la gestione dei quasi-identificatori, l'anonimizzazione, la pseudo-anonimizzazione, i modelli di k-anonymity e la differential privacy. Comprendere l'origine e la natura dei bias nei dati e nei modelli di IA, le nozioni di equità algoritmica e le basi teoriche dell'IA spiegabile (XAI) e interpretabile (tra cui modelli intrinsecamente interpretabili, LIME e SHAP). Ricordare e comprendere le problematiche legate all'autenticità dei dati, alle tecniche di rilevamento di media sintetici (testo, voce, immagini, video), al test di Turing e al fenomeno dell'inganno (scheming) negli LLM. Capacità di applicare conoscenza e comprensione Applicare tecniche di analisi esplorativa dei dati avvalendosi di strumenti di visualizzazione grafica quali boxplot, scatter plot e heatmap per individuare relazioni e anomalie nei dati. Applicare modelli e tecniche di protezione della privacy (k-anonymity, differential privacy) su dataset reali o simulati. Applicare tecniche di mitigazione del bias (nelle fasi di pre-processing, in-processing e post-processing) per migliorare l'equità e la correttezza dei modelli di IA. Applicare metodi di interpretabilità e spiegabilità (XAI), come LIME e SHAP, per analizzare ed esplicitare i processi decisionali di modelli di machine learning. Applicare tecniche per verificare l'autenticità di testi, immagini, file audio e video generati da strumenti di intelligenza artificiale. Creare e sviluppare un progetto pratico autonomo che combini l'analisi quantitativa dei dati con la risoluzione di problematiche relative a privacy, trasparenza o equità algoritmica. Autonomia di giudizio Analizzare e valutare la qualità dei dati e la struttura dei sistemi informativi, individuandone i limiti, i rischi metodologici e i potenziali errori d'impostazione. Valutare la conformità etica e legale di progetti basati su dati e algoritmi rispetto al GDPR e alle prescrizioni dell'AI Act. Analizzare criticamente la presenza di bias e le questioni di equità nei dati e nei modelli, valutando l'impatto sociale ed etico delle decisioni automatizzate. Valutare il livello di trasparenza e spiegabilità necessario per uno specifico contesto applicativo, selezionando le metodologie di XAI più idonee. Abilità comunicative Comprendere come esprimere in modo chiaro e con rigore interdisciplinare sia gli aspetti tecnici dell'analisi dati sia i relativi profili etico-normativi. Creare e strutturare relazioni tecniche o presentazioni orali efficaci per illustrare il progetto pratico, motivando con terminologia appropriata le scelte analitiche, le garanzie di privacy e le valutazioni di trasparenza adottate. Capacità di apprendimento Comprendere e seguire la rapida evoluzione delle tecnologie di data science, delle normative nazionali ed europee (GDPR, AI Act) e delle linee guida etiche internazionali. Analizzare in autonomia la letteratura scientifica e la documentazione tecnica relativa a nuove metriche di equità, avanzati metodi di anonimizzazione e innovativi strumenti di rilevamento dell'autenticità dei dati generati da IA.

Programma

Introduzione all'analisi dei dati: analisi esplorativa dei dati (EDA); regressione lineare; clustering (algoritmo k-means); standardizzazione dei dati e riduzione della dimensionalità (PCA)

Protezione della privacy: anonimizzazione, pseudo-anonimizzazione, differential privacy, federated learning

Bias ed equità nei dati e nell'apprendimento automatico: tecniche per misurare il bias

Spiegabilità e interpretabilità dei dati e dei modelli di IA: modelli interpretabili, simbolici vs. numerici, spiegazioni negli approcci simbolici (ontologie), spiegazioni nei modelli di deep learning (LIME, SHAP); mechanistic interpretability

Autenticità dei dati: discriminare dati umani e dati artificiali; dati sintetici e addestramento dei Large Language Models

  • Qualità dei dati
  • Protezione della privacy: concetti e normative
  • Introduzione all'analisi dei dati
  • Tecniche di protezione della privacy
  • Bias ed equità dei dati e dei modelli di intelligenza artificiale
  • Autenticità dei dati

Modalità d'esame

L'esame consiste in una prova scritta e nello svolgimento di un elaborato scritto (tesina). Opzionalmente, si può svolgere un progetto pratico che esonera dallo svolgimento dell'esame scritto.

Testi di riferimento

Dispense distribuite dal docente.

Codice insegnamento 10627539

STORIA DELL'ETICA I.I 3° anno · 2° semestre · 6 CFU · PHIL-03/A · 0 file

Fatta salva l'acquisizione di una serie di obiettivi di fondo comuni al corso di laurea in filosofia, il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti ulteriori obiettivi. Conoscenza e capacità di…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Fatta salva l'acquisizione di una serie di obiettivi di fondo comuni al corso di laurea in filosofia, il corso si propone di raggiungere più specificamente i seguenti ulteriori obiettivi. Conoscenza e capacità di comprensione (descrittore di Dublino A): conoscenza di un problema filosofico in prospettiva storica; conoscenza di un periodo e contesto filosofico con attenzione alla lunga durata dei problemi trattati; conoscenza di concetti e termini chiave in prospettiva storica. Capacità applicative (descrittore B): capacità di comprensione e interpretazione di testi classici della disciplina; capacità di analisi dei testi oggetto di studio in chiave storica e critica. Autonomia di giudizio (descrittore C): capacità di ricostruire un contesto storico-filosofico; capacità di discutere il tema oggetto di studio (anche su sollecitazione del docente alla partecipazione attiva). Abilità comunicative (descrittore D): capacità di utilizzare un lessico tecnico; capacità di argomentare le questioni trattate. Capacità di apprendimento (descrittore E): capacità di approfondire questioni e problemi filosofici in modo anche personale (mediante l’apprendimento di un metodo, la ricerca di una bibliografia di riferimento, ecc.).

Programma

Hume e Nietzsche: ripensare la virtù tra etica e psicologia morale

Il corso si propone di analizzare l’etica di David Hume e di Friedrich Nietzsche a partire dalle nozioni di vizio e virtù. A partire dalla lettura di brani tratti dai testi adottati, verrà approfondito il modo in cui tali concetti si intrecciano con altri aspetti della psicologia morale elaborata da questi autori e come, sulla base di queste riflessioni, essi si distacchino dalla teoria aristotelica della virtù. Si analizzerà se sia possibile considerare Hume e Nietzsche come sostenitori di un’etica della virtù: se, cioè, la virtù occupi una posizione centrale e autonoma nel loro pensiero o, al contrario, rivesta un ruolo secondario. Saranno inoltre presi in esame gli eventuali punti di contatto tra le due prospettive.

  • - Testi di riferimento: testi ITA

Modalità d'esame

L’esame prevede un colloquio orale. Il colloquio orale verterà sull’intero programma. Per superare le prove lo studente dovrà dimostrare di: 1. conoscere il contenuto dei testi trattati; 2. saperli restituire in modo chiaro, padroneggiando in modo corretto il lessico specialistico utilizzato dagli autori; 3. saper individuare gli snodi teorici più rilevanti e saperli discutere criticamente; 4. saper elaborare autonomamente un’argomentazione relativa ai contenuti trattati. Il soddisfacimento dei punti 1 e 2 è condizione necessaria al superamento dell’esame. I voti superiori al 27 saranno attribuiti agli studenti le cui prove soddisfano tutti e quattro i punti indicati.

Testi di riferimento

D. Hume:

David Hume, Trattatto sulla natura umana, in Opere filosofiche, a cura di E. Lecaldano, vol. I, Bari, Laterza, 2024, libro III

David Hume, Ricerca sull'intelletto umano, Ricerca sui principi della morale, Un dialogo, Dissertazione sulle passioni, in D. Hume, Opere, vol. II, Bari, Laterza, 2015; brani tratti dalla Ricerca sui principi della morale

F. Nietzsche:

Brani tratti da

Genealogia della morale, Milano, Adelphi, 1984

Aurora, Milano, Adelphi, 1978

Al di là del bene e del male, Milano, Adelphi, 1977

La gaia scienza e Idilli di Messina, Milano, Adelphi, 1977

Vedi testi adottati

Codice insegnamento 10628029

Tirocinio II 3° anno · 1° semestre · 6 CFU · 0 file

Il tirocinio, tenuto in forma seminariale, verterà sui alcuni temi cruciali della filosofia dell'intelligenza artificiale. In particolare verranno presentati e discussi alcune problematiche recenti emerse nel contesto…

Scheda dell'insegnamento

Obiettivi formativi

Il tirocinio, tenuto in forma seminariale, verterà sui alcuni temi cruciali della filosofia dell'intelligenza artificiale. In particolare verranno presentati e discussi alcune problematiche recenti emerse nel contesto dell'applicazione dell'intelligenza artificiale ad ambiti pubblici e privati delle nostre società con l'obiettivo di mettere alla prova le conoscenze filosofiche acquisite nei primi due anni di corso.

Codice insegnamento AAF1432

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