Scienze e Tecnologie Cognitive - 2019/20

Obiettivi Formativi

Fornire allo studente una visione della cognizione umana basata sull'ipotesi dell'Intelligenza culturale. Permettere di comprendere il ruolo centrale svolto dagli artefatti umani nel dare forma e contenuto alla cognizione umana. Offrire un'esperienza formativa pratica collegata a uno degli strumenti umani più potenti, il pensiero computazionale. Sfidare gli studenti a contribuire al processo di innovazione delle tecnologie cognitive utilizzando il Machine Learning Interattivo.

Didactic Aims

To Provide students with a vision of human cognition based on the thesis of cultural Intelligence. Provide an understanding of the central role played by human artifacts in shaping and nurturing human cognition. To offer a practical training experience connected to one of the more powerful human tools, computational thinking. Challenging students to contribute to the innovation of cognitive technologies by designing solutions with the use of Interactive Machine Learning.

CONTENT:

Short history of cognitive science. Cultural-Historical approach. Cognitive artifacts. Computational thinking. Everyday Thinking. The hidden language of things. Blockly Games. Intro to Program Logic and Behavior. Micro:Bit tool kit. Introduction to Machine learning. Creating classifiers. Creating Regression models. Design classificators. Sensors And Features: Generating Useful Inputs For Machine Learning, Working With Time. Final project.

CONTENUTI:

Breve storia delle Scienze Cognitive. L'approccio Storico-Culturale. Gli artefatti cognitivi. Il pensiero Computazionale. Il Pensiero quotidiano. Il Linguaggio nascosto degli oggetti. Blockly Games. Introduzione alla programmazione con Micro:Bit. Programmare sistemi fisici interattivi.Introduzione al Machine learning. La creazione di classificatori. La creazione di modelli di regressione. Progettare classificatori. Sensori e Caratteristiche: Generare Inputs utili per il Machine Learning. Lavorare con il tempo. Programmare Max. Le componenti fondamentali di Max. I dati e i flussi di dati in Max. Progetto finale