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Lingua Insegnamento:Italiano
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Testi di riferimento:
Il materiale di riferimento principale e costituito da dispense, slide, esempi guidati, notebook e documentazione tecnica resi disponibili o indicati dal docente durante il corso.
Durante lo svolgimento dell?insegnamento potranno essere segnalati articoli, risorse online, capitoli selezionati di testi introduttivi e documentazione ufficiale relativi agli strumenti di intelligenza artificiale, machine learning, intelligenza artificiale generativa e programmazione assistita utilizzati nelle lezioni e nelle attivita applicative.
Lo studio integrale di manuali specifici non e richiesto; le parti effettivamente oggetto di studio saranno indicate dal docente. -
Obiettivi formativi:
Il corso e volto a fornire conoscenze e competenze di base sull?intelligenza artificiale contemporanea, con particolare attenzione alla capacita di comprenderne i principi generali, utilizzarne alcuni strumenti operativi e valutarne criticamente risultati, limiti e possibili applicazioni in ambito economico, finanziario e aziendale.
In particolare, tale obiettivo e correlato ai seguenti risultati di apprendimento.
Conoscenza e comprensione ? l?insegnamento intende fornire conoscenze riferite ai concetti fondamentali e al linguaggio di base dell?intelligenza artificiale. Lo studente dovra comprendere la differenza tra intelligenza artificiale, machine learning, deep learning e intelligenza artificiale generativa; il ruolo dei dati nei sistemi di apprendimento automatico; il significato di modello, addestramento, validazione e test; i principali tipi di problemi affrontabili mediante strumenti di IA, quali classificazione, previsione, clustering, analisi di testi e generazione di contenuti. Lo studente dovra inoltre comprendere, a livello concettuale e operativo, il funzionamento generale e i limiti dei modelli linguistici di grandi dimensioni.
Capacita di applicare conoscenza e comprensione ? l?insegnamento intende favorire lo sviluppo della capacita di applicare le conoscenze acquisite all?analisi di semplici problemi economici, finanziari, aziendali o amministrativi nei quali possano essere utilizzati strumenti di intelligenza artificiale. Tale risultato si persegue attraverso esempi, esercitazioni guidate e attivita applicative. Lo studente dovra essere in grado di individuare possibili casi d?uso dell?IA, distinguere tra problemi predittivi, generativi e di supporto all?analisi, utilizzare in modo guidato strumenti di IA generativa, formulare prompt efficaci, interpretare criticamente le risposte ottenute e partecipare alla progettazione o alla realizzazione di semplici workflow o prototipi assistiti da LLM.
Autonomia di giudizio ? il corso intende sviluppare la capacita di valutare criticamente l?uso dell?intelligenza artificiale in relazione al problema affrontato, alla qualita dei dati disponibili, all?affidabilita dei risultati, ai possibili errori e bias, e al ruolo della verifica umana nei processi di analisi e decisione.
Abilita comunicative ? lo studente dovra acquisire la capacita di descrivere con linguaggio appropriato i principali concetti dell?intelligenza artificiale, illustrando in modo chiaro il funzionamento generale degli strumenti utilizzati, le loro possibili applicazioni e i loro limiti.
Capacita di apprendimento ? il corso intende fornire le basi per proseguire autonomamente l?approfondimento dell?intelligenza artificiale, anche attraverso la consultazione di testi introduttivi, documentazione tecnica, articoli divulgativi o scientifici e strumenti software di uso corrente. -
Prerequisiti:
Non sono richieste conoscenze preliminari avanzate di informatica o di programmazione.
Per agevolare la frequenza e l?apprendimento dei contenuti del corso sono utili conoscenze matematiche e statistiche di base, nonche familiarita con l?uso ordinario del computer, di fogli di calcolo e di strumenti digitali per la gestione di testi, dati e documenti.
Puo essere utile, ma non obbligatorio, ripassare prima dell?inizio del corso nozioni elementari di statistica descrittiva, probabilita di base, uso di fogli di calcolo e gestione di file e tabelle.
Puo inoltre essere utile acquisire familiarita con l?uso di notebook interattivi e con le funzioni di base di Python per la manipolazione di dati. Le nozioni minime di programmazione eventualmente necessarie per le attivita applicative saranno comunque introdotte durante il corso in forma guidata, anche attraverso l?utilizzo di strumenti di programmazione assistita da modelli linguistici.
E infine consigliata, come preparazione facoltativa, una familiarita di base con strumenti di intelligenza artificiale generativa, limitatamente all?uso consapevole di prompt, alla verifica delle risposte e alla gestione di semplici attivita di scrittura, sintesi e analisi di testi. -
Metodi didattici:
Lezioni frontali.
Esercitazioni guidate.
Presentazione e discussione di esempi applicativi relativi all?uso dell?intelligenza artificiale in contesti economici, finanziari, aziendali e amministrativi.
Attivita pratiche assistite, finalizzate all?utilizzo di strumenti di IA generativa, all?analisi di dati o documenti e alla costruzione guidata di semplici workflow o prototipi. -
Modalità di verifica dell'apprendimento:Conoscenza e comprensione ? l?efficacia formativa dell?insegnamento e verificata attraverso una prova orale individuale e/o la discussione di un elaborato applicativo, secondo le indicazioni fornite dal docente all?inizio del corso. La prova orale consiste in domande riferite ai principali argomenti del programma, con l?obiettivo di accertare la conoscenza dei concetti fondamentali dell?intelligenza artificiale e la capacita dello studente di esporli in modo chiaro e corretto.
L?eventuale elaborato applicativo consiste nella discussione di un semplice caso d?uso di intelligenza artificiale, sviluppato individualmente o in gruppo secondo modalita indicate dal docente. L?elaborato potra riguardare, ad esempio, l?analisi guidata di dati o documenti di interesse economico-finanziario o aziendale, la costruzione di un semplice workflow assistito da LLM, l?utilizzo di strumenti di IA generativa per attivita di classificazione, sintesi o supporto all?analisi, oppure la progettazione di un piccolo prototipo.
Capacita di applicare conoscenza e comprensione ? durante la prova d?esame il docente verifica inoltre la capacita dello studente di applicare le conoscenze acquisite all?analisi di problemi concreti. In particolare, potranno essere richieste la descrizione di un possibile caso d?uso dell?IA, la valutazione dei risultati prodotti da un sistema di IA, la discussione dei limiti di un modello, la formulazione di prompt, l?interpretazione di errori e bias, o la presentazione critica di un semplice prototipo o workflow.
La valutazione dell?esame e espressa in trentesimi e tiene conto della chiarezza espositiva, della comprensione dei concetti fondamentali, della capacita di applicare gli strumenti studiati a casi semplici, della capacita di valutare criticamente risultati e limiti dei sistemi di IA, e dell?eventuale qualita dell?elaborato applicativo.
Gli studenti e le studentesse con disabilita, DSA o altri bisogni educativi speciali possono usufruire di un trattamento individualizzato in sede di esame, nel rispetto della normativa e di quanto previsto nella Carta dei Servizi di Ateneo (https://www.unich.it/sites/default/files/2024-02/carta_dei_servizi_0.pdf), previa intesa con il docente della materia. Per richiedere le misure compensative e dispensative e necessario afferire al Servizio CON_TE_STO seguendo la procedura indicata nella Carta dei Servizi.
Si invitano gli studenti e le studentesse a prendere contatti con la/il docente durante lo svolgimento delle lezioni, o comunque con largo anticipo rispetto alla data dell?appello, per conoscere le modalita di esame e le misure che sono accettate.
Per essere orientati e indirizzati ai diversi servizi offerti dall?Ateneo e possibile contattare il Docente Referente del Dipartimento, Prof. Domenico Raucci.. -
Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile:Questo insegnamento concorre alla realizzazione degli obiettivi ONU dell?Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile, con particolare riferimento agli obiettivi 4, 5, 8, 9 e 12: istruzione di qualita; uguaglianza di genere; lavoro dignitoso e crescita economica; industria, innovazione e infrastrutture; consumo e produzione responsabili.
In particolare, il corso contribuisce alla formazione di competenze utili per comprendere e utilizzare in modo consapevole strumenti di intelligenza artificiale nei contesti economici, finanziari, aziendali e amministrativi. L?insegnamento promuove pari opportunita di accesso e partecipazione alla formazione nell?ambito dell?intelligenza artificiale e delle competenze digitali. Particolare attenzione potra essere dedicata, ove pertinente rispetto agli argomenti del corso, all?uso efficiente degli strumenti digitali, alla valutazione critica dei risultati prodotti dai sistemi di IA, alla qualita dei dati, alla trasparenza dei processi e al supporto responsabile all?analisi e alla preparazione delle decisioni. -
Altre Informazioni:
E-mail: maurizio.parton@unich.it.
WhatsApp o Telegram: 349-5323-199.
Il corso di Intelligenza artificiale introduce i concetti fondamentali, gli strumenti e le principali applicazioni dell?intelligenza artificiale contemporanea, con particolare attenzione ai contesti economici, finanziari, aziendali e amministrativi.
In particolare, vengono presi in esame: i concetti generali di intelligenza artificiale, machine learning, deep learning e intelligenza artificiale generativa; il ruolo dei dati nella costruzione di modelli predittivi e generativi; i principi essenziali di addestramento, validazione e valutazione dei modelli; l?uso dei modelli linguistici di grandi dimensioni per attivita di scrittura, sintesi, analisi di testi, classificazione, supporto all?analisi e analisi documentale; l?utilizzo degli LLM come strumenti di supporto alla programmazione e alla costruzione guidata di semplici prototipi.
Il corso propone esempi e attivita applicative riferite a problemi di interesse economico-finanziario e aziendale, quali l?analisi di dati tabellari, la classificazione di informazioni, l?analisi di documenti, la valutazione di semplici modelli predittivi e l?uso di strumenti generativi a supporto dell?analisi e della preparazione di decisioni.
Il corso affronta inoltre i principali limiti dei sistemi di intelligenza artificiale, con riferimento all?affidabilita delle risposte, alla qualita dei dati, al rischio di errori e bias, alla necessita di verifica umana e all?uso consapevole degli strumenti di IA.
Fondamenti di intelligenza artificiale
? che cos?e oggi l?intelligenza artificiale;
? differenza tra intelligenza artificiale, machine learning, deep learning e intelligenza artificiale generativa;
? automazione tradizionale, modelli predittivi e modelli generativi;
? principali applicazioni dell?IA nei contesti economici, finanziari, aziendali e amministrativi;
? opportunita e limiti dell?IA in contesti non specialistici.
Dati, problemi e modelli
? dati strutturati e non strutturati;
? dal problema reale al problema di intelligenza artificiale;
? classificazione, previsione, clustering e generazione di contenuti;
? concetti essenziali di modello, addestramento, validazione e test;
? qualita dei dati, errori, bias e generalizzazione.
Machine learning essenziale
? idea di apprendimento dai dati;
? esempi guidati di modelli predittivi e classificativi;
? valutazione dei risultati: accuratezza, errore, falsi positivi e falsi negativi;
? overfitting e underfitting;
? interpretazione dei risultati in relazione al problema applicativo.
Intelligenza artificiale generativa e LLM
? modelli linguistici di grandi dimensioni;
? prompt, contesto, istruzioni ed esempi;
? uso degli LLM per scrittura, sintesi, classificazione, analisi di testi, tabelle e documenti;
? affidabilita delle risposte, hallucination e necessita di verifica;
? limiti degli LLM nei contesti economici, finanziari e aziendali.
Programmazione assistita da LLM
? uso degli LLM come supporto alla programmazione;
? lettura, modifica ed esecuzione guidata di semplici script o notebook;
? nozioni minime di Python per lavorare con dati e tabelle;
? uso dell?LLM per spiegare errori, correggere codice e documentare procedure;
? costruzione guidata di semplici workflow e piccoli prototipi di IA.
Applicazioni economico-finanziarie e aziendali
? analisi di dati tabellari e documentali;
? esempi di classificazione e previsione in ambito economico-finanziario;
? analisi e sintesi di testi, report e documenti;
? uso dell?IA come supporto alla valutazione di informazioni e alla preparazione di decisioni;
? presentazione dei risultati in forma chiara e coerente con il problema applicativo.
Limiti e uso consapevole dell?IA
? robustezza e affidabilita dei modelli;
? differenza tra previsione, spiegazione e decisione;
? rischio di errori, bias e uso improprio dei dati;
? importanza della verifica umana;
? criteri pratici per valutare quando usare o non usare strumenti di IA.
Attivita applicativa
? progettazione o realizzazione guidata di un semplice caso d?uso di intelligenza artificiale in ambito economico-finanziario, aziendale o amministrativo;
? uso di strumenti di IA generativa e programmazione assistita;
? analisi di dati, testi o documenti;
? presentazione dei risultati in forma comprensibile e coerente con il problema affrontato;
? discussione dei benefici, dei limiti e dei rischi del caso d?uso sviluppato.
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