Computer Science Labs - 2023
La serie di Computer Science Labs 2023 continua la collaborazione con il Dipartimento di Scienze Ambientali, Informatica e Statistica dell’Università di Cà Foscari, Venezia. L’Ateneo propone una serie di laboratori teorici ed esperienziali finalizzati allo sviluppo di alcune competenze disciplinari e di abilità pratiche spendibili nell’ambito accademico, lavorativo e ugualmente nella vita quotidiana.
La metodologia didattica attivata è di tipo attivo e laboratoriale.
Il Progetto Computer Sciencs Labs 2023 si articola in cinque differenti laboratori rivolti agli/alle studenti del triennio di tutti gli indirizzi, con la seguente priorità:
- Liceo delle Scienze Applicate
- Liceo Scientifico
- Liceo Economico-sociale.
1. NERD? Non è roba per donne?
Ideato e coordinato dalla Prof. Fabian Zollo, il progetto NERD? nasce dalla collaborazione tra IBM e diversi Atenei italiani, tra i quali l’Università Ca’ Foscari di Venezia, ed è indirizzato alle ragazze di 3°, 4° e 5° anno della scuola secondaria superiore. Il progetto, il cui acronimo sta per “Non È Roba per Donne?”, ha l’obiettivo primario di dimostrare che anche le ragazze sono portate per attività di tipo scientifico-tecnologico e trasmettere la passione per l’informatica.
2. Python for data analysis
Questo breve laboratorio ideato e coordinato dalla Prof. Mara Pistellato mira a insegnare e imparare le basi del linguaggio Python e delle principali librerie per il scientific computing.
3. Laboratorio di Introduzione all’Intelligenza Artificiale
Coordinato dal Dott. Filippo Bergamasco, il laboratorio è composto da 2 incontri in cui vengono illustrati alcuni concetti fondamentali dell’intelligenza artificiale. Dopo un’introduzione generale volta a comprenderne i principi, gli studenti saranno guidati nella creazione di piccoli sistemi in grado di apprendere autonomamente dai dati per risolvere problemi complessi.
Obiettivi formativi:
- Comprendere il cambio di paradigma che sta avvenendo nelle scienze informatiche, con lo spostamento di interesse dall’algoritmo ai dati.
- Capire la differenza tra supervised e unsupervised learning.
- Essere in grado di implementare modelli di intelligenza artificiale e valutarne pregi e limiti.
- Capire teoria e funzionamento di una Rete Neurale.
4. Laboratorio di Intelligenza Artificiale avanzata: regressione lineare e adversarial machine learning
Il prof. Lorenzo Cazzaro ci presenta questo laboratorio articolato su 2 incontri intorno ai temi specifici di intelligenza artificiale: i sistemi di regressione lineare e adversarial machine learning. Sono richieste basi di programmazione in Python.
5. Sicurezza e Crittografia
Il prof. Stefano Calzavara propone durante questi due incontri una serie di sfide. Durante il laboratorio di Sicurezza si cercherà di capire alcune problematiche tradizionali della sicurezza informatica. Gli/Le studenti cercheranno falle nella protezione di alcuni sistemi vulnerabili creati appositamente dai docenti. Durante l’incontro di crittografia si affronteranno altre sfide atte a far capire alcuni errori tipici nell’uso della crittografia per la protezione dei dati sensibili. Ogni sfida fornisce un insegnamento che aiuta a comprendere in modo divertente la scienza della crittografia.
Referente del Progetto: Cristiana Pagliarusco
Supervisione del Progetto: Enrico Fabris