Obiettivo del corso è fornire agli studenti gli strumenti metodologici e concettuali per la progettazione di algoritmi e l'implementazione di programmi per la soluzione automatica di problemi. Al termine del corso lo studente sarà in grado di comprendere, analizzare e formalizzare un problema parametrico, di progettare un algoritmo risolutivo per il problema utilizzando tecniche iterative o ricorsive e di implementare l’algoritmo nel linguaggio di programmazione Python.
Canali
scheda docente
materiale didattico
Il concetto di informazione.
Cronistoria dell’era dell’informazione.
Nozioni fondamentali di informatica.
Hardware, firmware e software.
Algoritmi e procedure di calcolo.
Algebra booleana e teoria della computazione
Fondamenti di algebra booleana.
Espressioni booleane.
Analisi e semplificazione delle espressioni booleane.
La macchina di Turing.
Nastri a scorrimento, stati della macchina e quintuple.
Intelligenza artificiale e reti neurali
Storia e definizioni dell’intelligenza artificiale.
Intelligenza artificiale ristretta (ANI), intelligenza artificiale generale (AGI) e superintelligenza artificiale (ASI).
Intelligenza artificiale generativa e conversazionale.
Introduzione alle reti neurali artificiali.
Modelli, capacità e limiti dell’intelligenza artificiale.
Principali modalità di apprendimento automatico.
Addestramento, ottimizzazione e generalizzazione.
Il ruolo dei dati: Big Data e Internet of Things.
Bias, errori, responsabilità e accountability.
Opportunità e rischi dell’intelligenza artificiale nell’economia digitale.
Evoluzione tecnologica, innovazioni rivoluzionarie e nuove competenze.
La trasformazione del lavoro nell’era dell’intelligenza artificiale.
Programmazione in Python
Programmazione con numeri e stringhe.
Operatori aritmetici.
Costanti e variabili.
Assegnazione delle variabili.
Variabili locali e globali.
Strutture di controllo e istruzioni condizionali.
La struttura condizionale if.
Cicli for e while.
Operatori logici e relazionali.
Diramazioni annidate e alternative multiple.
Diagrammi di flusso.
Esempi di algoritmi basati sull’impiego di cicli.
Elaborazione delle stringhe.
Vettori e matrici
Creazione e rappresentazione di un vettore.
Vettori riga e vettori colonna.
Operazioni con i vettori.
Accesso agli elementi di un vettore.
Creazione e rappresentazione di una matrice.
Matrici quadrate e rettangolari.
Matrici identità e matrici diagonali.
Operazioni con le matrici.
Accesso agli elementi di una matrice.
Funzioni
Definizione ed esecuzione di una funzione.
Passaggio dei parametri.
Variabili locali e ambito di validità.
Restituzione dei valori.
F. Benedetto, Chi ha paura dell’IA? 15 domande per conoscere, dominare l’IA e navigare consapevolmente tra le sue opportunità e i suoi rischi, Roma, Edizioni Lavoro, 2026.
C. Horstmann, R. D. Necaise, "Python: introduzione alla programmazione", Maggioli Editore.
Programma
L’informazione e i fondamenti dell’informaticaIl concetto di informazione.
Cronistoria dell’era dell’informazione.
Nozioni fondamentali di informatica.
Hardware, firmware e software.
Algoritmi e procedure di calcolo.
Algebra booleana e teoria della computazione
Fondamenti di algebra booleana.
Espressioni booleane.
Analisi e semplificazione delle espressioni booleane.
La macchina di Turing.
Nastri a scorrimento, stati della macchina e quintuple.
Intelligenza artificiale e reti neurali
Storia e definizioni dell’intelligenza artificiale.
Intelligenza artificiale ristretta (ANI), intelligenza artificiale generale (AGI) e superintelligenza artificiale (ASI).
Intelligenza artificiale generativa e conversazionale.
Introduzione alle reti neurali artificiali.
Modelli, capacità e limiti dell’intelligenza artificiale.
Principali modalità di apprendimento automatico.
Addestramento, ottimizzazione e generalizzazione.
Il ruolo dei dati: Big Data e Internet of Things.
Bias, errori, responsabilità e accountability.
Opportunità e rischi dell’intelligenza artificiale nell’economia digitale.
Evoluzione tecnologica, innovazioni rivoluzionarie e nuove competenze.
La trasformazione del lavoro nell’era dell’intelligenza artificiale.
Programmazione in Python
Programmazione con numeri e stringhe.
Operatori aritmetici.
Costanti e variabili.
Assegnazione delle variabili.
Variabili locali e globali.
Strutture di controllo e istruzioni condizionali.
La struttura condizionale if.
Cicli for e while.
Operatori logici e relazionali.
Diramazioni annidate e alternative multiple.
Diagrammi di flusso.
Esempi di algoritmi basati sull’impiego di cicli.
Elaborazione delle stringhe.
Vettori e matrici
Creazione e rappresentazione di un vettore.
Vettori riga e vettori colonna.
Operazioni con i vettori.
Accesso agli elementi di un vettore.
Creazione e rappresentazione di una matrice.
Matrici quadrate e rettangolari.
Matrici identità e matrici diagonali.
Operazioni con le matrici.
Accesso agli elementi di una matrice.
Funzioni
Definizione ed esecuzione di una funzione.
Passaggio dei parametri.
Variabili locali e ambito di validità.
Restituzione dei valori.
Testi Adottati
Dispense a cura del Docente sulla piattaforma Moodle e MS Teams di Ateneo.F. Benedetto, Chi ha paura dell’IA? 15 domande per conoscere, dominare l’IA e navigare consapevolmente tra le sue opportunità e i suoi rischi, Roma, Edizioni Lavoro, 2026.
C. Horstmann, R. D. Necaise, "Python: introduzione alla programmazione", Maggioli Editore.
Modalità Frequenza
didattica frontale con frequenza non obbligatoriaModalità Valutazione
Prova scritta con domande di teoria e di programmazione al calcolatore
scheda docente
materiale didattico
Il concetto di informazione.
Cronistoria dell’era dell’informazione.
Nozioni fondamentali di informatica.
Hardware, firmware e software.
Algoritmi e procedure di calcolo.
Algebra booleana e teoria della computazione
Fondamenti di algebra booleana.
Espressioni booleane.
Analisi e semplificazione delle espressioni booleane.
La macchina di Turing.
Nastri a scorrimento, stati della macchina e quintuple.
Intelligenza artificiale e reti neurali
Storia e definizioni dell’intelligenza artificiale.
Intelligenza artificiale ristretta (ANI), intelligenza artificiale generale (AGI) e superintelligenza artificiale (ASI).
Intelligenza artificiale generativa e conversazionale.
Introduzione alle reti neurali artificiali.
Modelli, capacità e limiti dell’intelligenza artificiale.
Principali modalità di apprendimento automatico.
Addestramento, ottimizzazione e generalizzazione.
Il ruolo dei dati: Big Data e Internet of Things.
Bias, errori, responsabilità e accountability.
Opportunità e rischi dell’intelligenza artificiale nell’economia digitale.
Evoluzione tecnologica, innovazioni rivoluzionarie e nuove competenze.
La trasformazione del lavoro nell’era dell’intelligenza artificiale.
Programmazione in Python
Programmazione con numeri e stringhe.
Operatori aritmetici.
Costanti e variabili.
Assegnazione delle variabili.
Variabili locali e globali.
Strutture di controllo e istruzioni condizionali.
La struttura condizionale if.
Cicli for e while.
Operatori logici e relazionali.
Diramazioni annidate e alternative multiple.
Diagrammi di flusso.
Esempi di algoritmi basati sull’impiego di cicli.
Elaborazione delle stringhe.
Vettori e matrici
Creazione e rappresentazione di un vettore.
Vettori riga e vettori colonna.
Operazioni con i vettori.
Accesso agli elementi di un vettore.
Creazione e rappresentazione di una matrice.
Matrici quadrate e rettangolari.
Matrici identità e matrici diagonali.
Operazioni con le matrici.
Accesso agli elementi di una matrice.
Funzioni
Definizione ed esecuzione di una funzione.
Passaggio dei parametri.
Variabili locali e ambito di validità.
Restituzione dei valori.
F. Benedetto, Chi ha paura dell’IA? 15 domande per conoscere, dominare l’IA e navigare consapevolmente tra le sue opportunità e i suoi rischi, Roma, Edizioni Lavoro, 2026.
C. Horstmann, R. D. Necaise, "Python: introduzione alla programmazione", Maggioli Editore.
Programma
L’informazione e i fondamenti dell’informaticaIl concetto di informazione.
Cronistoria dell’era dell’informazione.
Nozioni fondamentali di informatica.
Hardware, firmware e software.
Algoritmi e procedure di calcolo.
Algebra booleana e teoria della computazione
Fondamenti di algebra booleana.
Espressioni booleane.
Analisi e semplificazione delle espressioni booleane.
La macchina di Turing.
Nastri a scorrimento, stati della macchina e quintuple.
Intelligenza artificiale e reti neurali
Storia e definizioni dell’intelligenza artificiale.
Intelligenza artificiale ristretta (ANI), intelligenza artificiale generale (AGI) e superintelligenza artificiale (ASI).
Intelligenza artificiale generativa e conversazionale.
Introduzione alle reti neurali artificiali.
Modelli, capacità e limiti dell’intelligenza artificiale.
Principali modalità di apprendimento automatico.
Addestramento, ottimizzazione e generalizzazione.
Il ruolo dei dati: Big Data e Internet of Things.
Bias, errori, responsabilità e accountability.
Opportunità e rischi dell’intelligenza artificiale nell’economia digitale.
Evoluzione tecnologica, innovazioni rivoluzionarie e nuove competenze.
La trasformazione del lavoro nell’era dell’intelligenza artificiale.
Programmazione in Python
Programmazione con numeri e stringhe.
Operatori aritmetici.
Costanti e variabili.
Assegnazione delle variabili.
Variabili locali e globali.
Strutture di controllo e istruzioni condizionali.
La struttura condizionale if.
Cicli for e while.
Operatori logici e relazionali.
Diramazioni annidate e alternative multiple.
Diagrammi di flusso.
Esempi di algoritmi basati sull’impiego di cicli.
Elaborazione delle stringhe.
Vettori e matrici
Creazione e rappresentazione di un vettore.
Vettori riga e vettori colonna.
Operazioni con i vettori.
Accesso agli elementi di un vettore.
Creazione e rappresentazione di una matrice.
Matrici quadrate e rettangolari.
Matrici identità e matrici diagonali.
Operazioni con le matrici.
Accesso agli elementi di una matrice.
Funzioni
Definizione ed esecuzione di una funzione.
Passaggio dei parametri.
Variabili locali e ambito di validità.
Restituzione dei valori.
Testi Adottati
Dispense a cura del Docente sulla piattaforma Moodle e MS Teams di Ateneo.F. Benedetto, Chi ha paura dell’IA? 15 domande per conoscere, dominare l’IA e navigare consapevolmente tra le sue opportunità e i suoi rischi, Roma, Edizioni Lavoro, 2026.
C. Horstmann, R. D. Necaise, "Python: introduzione alla programmazione", Maggioli Editore.
Modalità Frequenza
didattica frontale con frequenza non obbligatoriaModalità Valutazione
Prova scritta con domande di teoria e di programmazione al calcolatore