2. Docenti
  3. FALIVENE LAURA
  4. Didattica

INTRODUZIONE ALL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE

LAURA FALIVENE INTRODUZIONE ALL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE

8860400013
DIPARTIMENTO DI CHIMICA E BIOLOGIA "ADOLFO ZAMBELLI"
Corso di Dottorato (D.M.226/2021)
SCIENZE CHIMICHE,BIOLOGICHE E AMBIENTALI
2024/2025

OBBLIGATORIO
ANNO CORSO 2
ANNO ORDINAMENTO 2023
SECONDO SEMESTRE
CFUOREATTIVITÀ
18LEZIONE
LAURA FALIVENE Curriculum
Obiettivi
IL CORSO DI “TECNOLOGIE E COMPETENZE AVANZATE PER LA RICERCA
SCIENTIFICA” È STATO IDEATO PER INTEGRARE COMPETENZE AVANZATE DI ANALISI DATI E LE ESIGENZE ESPRESSE DALL’ATTUALE CONTESTO LAVORATIVO, CHE RICHIEDE LO SVILUPPO DI COMPETENZE TRASVERSALI PER L’IDEAZIONE, LO SVILUPPO E LA GESTIONE DI ATTIVITÀ DI
RICERCA COMPETITIVE.
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE
I DOTTORANDI APPRENDERANNO I CONCETTI TEORICI LEGATI AGLI ARGOMENTI AFFRONTATI E SARANNO IN GRADO DI COMPRENDERE COME LE COMPETENZE ACQUISITE SIANO CRUCIALI PER IL SUCCESSO INDIVIDUALE E DI GRUPPO. ATTRAVERSO ATTIVITÀ PRATICHE, SI CIMENTERANNO IN
SITUAZIONI SIMULATE DI GESTIONE DEI DATI E METODOLOGIE AVANZATE PER LA RICERCA SCIENTIFICA.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO
IL CORSO È PROGETTATO PER SVILUPPARE NEGLI STUDENTI LA CAPACITÀ DI VALUTARE LA QUALITÀ DEI DATI RIPORTATI NELLA LETTERATURA SCIENTIFICA E RIFLETTERE CRITICAMENTE SU PROCEDURE SITUAZIONI COMPLESSE IN CONTESTI LAVORATIVI. GLI STUDENTI, ATTRAVERSO DISCUSSIONI DI
GRUPPO E RAPPRESENTAZIONI IN METAFORA, AVRANNO L’OPPORTUNITÀ DI ESPRIMERE OPINIONI INFORMATE E SOSTENERE LE PROPRIE SCELTE, CONSOLIDANDO COSÌ LA PROPRIA AUTONOMIA DI GIUDIZIO.
ABILITÀ COMUNICATIVE
ATTRAVERSO UN APPROCCIO DIDATTICO INTERATTIVO E LA PROMOZIONE DELLA COLLABORAZIONE DI GRUPPO, GLI STUDENTI SVILUPPERANNO COMPETENZE COMUNICATIVE EFFICACI.
PARTICOLARE ENFASI SARÀ POSTA SUI TEMI DI COMUNICAZIONE EFFICACE, ASCOLTO ATTIVO E SENSIBILITÀ INTERCULTURALE, CHE RAPPRESENTANO ELEMENTI FONDAMENTALI IN UN MERCATO
GLOBALE.
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO
IL CORSO MIRA A POTENZIARE LA CAPACITÀ DEGLI STUDENTI DI APPRENDERE IN MODO CONTINUO, FORNENDO LORO TECNICHE PER UN AUTO-SVILUPPO EFFICACE E UN MIGLIORAMENTO COSTANTE DELLE PROPRIE COMPETENZE E CONOSCENZE.
I DOTTORANDI SARANNO GUIDATI A RIFLETTERE SUI PROPRI PROCESSI DI APPRENDIMENTO E A IDENTIFICARE LE STRATEGIE PIÙ ADEGUATE ALLA PROPRIA CRESCITA PERSONALE E PROFESSIONALE.
Prerequisiti
CONOSCENZE DI BASE DI CHIMICA, FISICA, INFORMATICA
Contenuti
IL CORSO CONSISTE DI 4 MODULI DI 8 ORE CIASCUNO DEDICATI A:

MODULO A: STESURA DI ELABORATI SCIENTIFICI IN LINGUA INGLESE
- INDICATORI UNIVOCI DI AUTORI E DI PUBBLICAZIONI (1H)
- SOFTWARE PER LA GENERAZIONE, LA GESTIONE E L’ARCHIVIAZIONE DI
RIFERIMENTI BIBLIOGRAFICI (ENDNOTEWEB, MENDELEY, ZOTERO) (2H)
- IL LAVORO COLLABORATIVO (GOOGLEDOCS E OVERLEAF). (3H)
- SOFTWARE DEDICATO ALLA SCRITTURA DI EQUAZIONI (LATEX E AUTOLATEX). (1 H )

MODULO B BANCHE DATI STRUTTURALI
- DATI CRISTALLOGRAFICI. COORDINATE CARTESIANE E COORDINATE
CRISTALLOGRAFICHE. IL FORMATO CIF E PDB (2H)
- BANCHE DATI STRUTTURALI. CAMBRIDGE STRUCTURAL DATABASE E PROTEIN DATA BANK. USO DEL SOFTWARE CONQUEST (2H)
- USO DI PROGRAMMI PER LA VISUALIZZAZIONE TRIDIMENSIONALE DI PICCOLE MOLECOLE: MERCURY (2 H )
- USO DI PROGRAMMI PER LA VISUALIZZAZIONE TRIDIMENSIONALE DI
MACROMOLECOLE: CHIMERAX, HERMES (2H).

MODULO C INTRODUZIONE ALLE COMPETENZE TRASVERSALI E MANAGEMENT DELLA RICERCA
- INTRODUZIONE ALLE COMPETENZE TRASVERSALI (1H)
- COMUNICAZIONE INTERPERSONALE E ASSERTIVITÀ (1H)
- EMPATIA E LINGUAGGIO DELL’ACCORDO (1H)
- LEADERSHIP SITUAZIONALE (1H)
- MANAGEMENT DELLA RICERCA (4H)

MODULO D INTRODUZIONE ALL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE
- PRINCIPI DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE: CONCETTI DI BASE (2H)
- “SUPERVISED” MACHINE LEARNING: ANALIZZARE GRANDI SET DI DATI,
IDENTIFICARE MODELLI, ESTRARRE INFORMAZIONI, PREDIZIONI (2H)
- “UNSUPERVISED” MACHINE LEARNING: RICONOSCIMENTO DI PATTERN,
CLASSIFICAZIONE, CLUSTERING (2H)
- APPLICAZIONI NEL CAMPO CHIMICO E DELLA CATALISI: PREVISIONE DI
REAZIONI CHIMICHE, PROGETTAZIONE DI NUOVE MOLECOLE, IDENTIFICAZIONE DI MATERIALI CON PROPRIETÀ SPECIFICHE (2H)
Metodi Didattici
LE LEZIONI FRONTALI SONO ASSISTITE DALLA PROIEZIONE DI DIAPOSITIVE E DA MATERIALE MULTIMEDIALE DISPONIBILE VIA WEB REPERIBILE ATTRAVERSO LE BANCHE DATI (AD ES. SCOPUS, SCI FINDER, WEB OF SCIENCE). È PREVISTO L’UTILIZZO DEI COMPUTER PERSONALI DEGLI STUDENTI, CHE INSTALLERANNO E UTILIZZERANNO SOFTWARE DEDICATO AI TEMI AFFRONTATI.
IL MODULO C SI AVVALE ANCHE DI METODOLOGIE IN METAFORA, ROLE PLAY, SIMULAZIONI E CIRCLE TIME.
Verifica dell'apprendimento
IL RAGGIUNGIMENTO DEGLI OBIETTIVI DI INSEGNAMENTO AVVERRÀ MEDIANTE LA PRESENTAZIONE DA PARTE DEGLI STUDENTI DI PROGETTI, CHE DIMOSTRINO LA LORO CAPACITÀ DI COMBINARE E APPLICARE LE CONOSCENZE ACQUISITE CON LE COMPETENZE TRASVERSALI IN UN CONTESTO PRATICO E REALISTICO.
  BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2025-07-16]