50237 - COMPUTING, AI AND THE LAW
Dipartimento di Scienze della Computazione
Insegnamento impartito in lingua italiana
Docente responsabile dell'insegnamento:
DEBORA NOZZA
DEBORA NOZZA
Docenti responsabili delle classi:
Classe 19: DA DEFINIRE, Classe 20: DA DEFINIRE
Classe 19: DA DEFINIRE, Classe 20: DA DEFINIRE
Conoscenze pregresse consigliate
Per frequentare con profitto l'insegnamento, è opportuna una conoscenza di base dell'utilizzo del computer e della navigazione su internet. Non è richiesta alcuna esperienza pregressa di programmazione.
Mission e Programma sintetico
MISSION
Il corso ha l'obiettivo di fornire agli studenti competenze fondamentali nell'uso dell'intelligenza artificiale e della programmazione, applicabili al contesto legale. Gli studenti acquisiranno una comprensione pratica e teorica di come le tecnologie moderne, come il Machine Learning e il Natural Language Processing, possano essere utilizzate per analizzare dati legali, migliorare i processi decisionali e affrontare le sfide etiche e normative emergenti. Il corso prepara gli studenti ad affrontare e integrare l'IA nelle loro future carriere nel campo del diritto.
PROGRAMMA SINTETICO
- Introduzione alla Programmazione in Python
Fondamenti di Python e sintassi di base.
Tipi di dati e strutture di controllo.
Gestione dei pacchetti e manipolazione dei file.
- Introduzione a Machine Learning
Concetti base di machine learning.
Algoritmi di apprendimento.
Valutazione delle prestazioni dei modelli.
- Natural Language Processing
Introduzione a NLP.
Applicazioni, con esempi nel contesto legale.
- Generative AI
Fondamenti e funzionamento delle tecnologie generative.
Applicazioni, con esempi nel contesto legale.
Implicazioni legali
- Etica nell'Intelligenza Artificiale
Bias nei modelli di IA.
- Legislazione sull'Intelligenza Artificiale (AI Act)
Panoramica delle normative esistenti.
Analisi dell'AI Act e sue implicazioni.
Tendenze future nella regolamentazione dell'IA.
Risultati di Apprendimento Attesi (RAA)
CONOSCENZA E COMPRENSIONE
Al termine dell'insegnamento, lo studente sarà in grado di...
- Implementare soluzioni di programmazione in Python per l'analisi dati
- Identificare i corretti modelli di machine learning
- Analizzare le implicazioni etiche e legali delle tecnologie di intelligenza artificiale
- Comprendere e discutere le normative dell'AI Act e le loro implicazioni
CAPACITA' DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE
Al termine dell'insegnamento, lo studente sarà in grado di...
- Applicare le conoscenze acquisite a problemi pratici di analisi dei dati legali.
- Implementare una varietà di algoritmi per l'esplorazione e la classificazione dei dati in Python.
- Utilizzare tecniche di NLP per l'analisi e la gestione dei documenti.
- Analizzare modelli di machine learning considerando questioni etiche e legali legati all’AI Act
Modalità didattiche
- Lezioni
- Testimonianze (in aula o a distanza)
- Esercitazioni pratiche
DETTAGLI
Il corso prevede lezioni di teoria e esercitazioni a computer, concentrandosi soprattutto sulla programmazione in Python. Verranno inoltre svolte in classe attività pratiche sui principali topic affrontati durante la lezione.
Metodi di valutazione dell'apprendimento
| Accertamento in itinere | Prove parziali | Prova generale | |
|---|---|---|---|
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x | x | |
|
x |
STUDENTI FREQUENTANTI E NON FREQUENTANTI
Progetto mirato a valutare la comprensione degli argomenti del corso da parte degli studenti.
Materiali didattici
STUDENTI FREQUENTANTI E NON FREQUENTANTI
Lecture slides and reference links will be provided on Bboard.
The reference textbook are:
A. B. Downey, “Think Python”, 2nd ed., version 2.4.0, Green Tea Press (2015)
W. McKinney, “Python for data analysis”, O’Reilly (2013)
D. HOVY, Text Analysis in Python for Social Scientists: Discovery and Exploration, Cambridge University Press, 2020. (https://www.cambridge.org/core/elements/text-analysis-in-python-for-social-scientists/BFAB0A3604C7E29F6198EA2F7941DFF3)
Modificato il 26/07/2024 08:24