Programma - Area Didattica - Dipartimento di Informatica

PAGINA IN PREPARAZIONE

L’intero evento si svolgerà al Polo Fibonacci, Largo B. Pontecorvo, 3, 56127 – Pisa.

Programma (provvisorio)

7 Aprile 2025

09:15 – 09:45 Accoglienza dei partecipanti (Stefano Forti, Jacopo Soldani)
09:45 – 11:00 Una Lezione Universitaria Tipo
11:00 – 11:30 Pausa
11:30 – 12:00 Presentazione dei Corsi di Laurea in Informatica (Roberto Grossi)
12:00 – 13:00 Perché Informatica a Pisa? Tavola Rotonda con Docenti, Ricercatori e Studenti
13:00 – 14:00 Pausa pranzo
14:00 – 16:00 Laboratori pomeridiani:
- La Macchina di Turing (Aula da definire)
- Introduction to Social Network Analysis (Aula da definire)
- Chi ha ucciso il Dr. Black? Introduzione al linguaggio Prolog (Aula da definire)

8 Aprile 2025

08:50 – 09:00 Accoglienza dei partecipanti
09:00 – 10:30 Seminario
10:30 – 11:00 Pausa
11:00 – 12:30 L’Informatica dopo la Laurea: accademia e ricerca
12:30 – 14:00 Pausa pranzo
14:00 – 16:00 Laboratori pomeridiani:
- Puzzle! (Aula da definire)
- L’Intelligenza Artificiale nel Browser (Aula da definire)
- Programmiamo la P101: dalla Calcolatrice al Computer (Aula da definire)

Laboratori del 7 aprile 2025

La macchina di Turing
Alessio Conte e Veronica Guerrini

La macchina di Turing è una delle invenzioni più importanti del ventesimo secolo, proposta da Alan Turing nel 1936: è un modello astratto incredibilmente semplice, ma talmente potente da poter rappresentare qualsiasi programma che gira sui nostri computer di oggi, e forse anche di domani. Senza la macchina di Turing, l’informatica e i computer come li conosciamo oggi non esisterebbero. (Ma no, non si tratta della macchina utilizzata per decriptare il codice di “Enigma” dei Nazisti!) L’utilizzo di una macchina di Turing può essere spiegato in 15 minuti, senza nessun prerequisito di matematica o informatica. Ovviamente, un po’ di pratica è necessaria per padroneggiarla. Durante il laboratorio impareremo a utilizzare un simulatore di macchina di Turing interattivo che viene utilizzato per gare nazionali ogni anno, e risolveremo alcuni problemi introduttivi.

Introduction to Social Network Analysis
Letizia Milli, Giulio Rossetti, Andrea Failla

Se parliamo di Social Network pensiamo subito a Twitter, Facebook, Instagram. Oggi grandi quantità di dati contenenti relazioni sono facilmente collezionabili, aggregabili e disponibili all’analisi. La Social Network Analysis (SNA), può aiutare a comprendere questo enorme volume di informazioni, a comprendere le strutture sociali ed identificare per esempio le comunità più interessanti, gli argomenti più condivisi, gli opinion leader.
In questo laboratorio parleremo di social network e impareremo a fare le principali analisi con Python.

Chi ha ucciso il dr. Black? (Introduzione al linguaggio Prolog)
Stefano Forti

Otto ospiti sono stati invitati dal dr. Black per una lussuosa tre giorni nella villa di famiglia. Durante l’ultima sera a Black Manor, gli invitati si accorgono che il proprietario di casa è scomparso: il dr. Black viene ritrovato senza vita nella sua camera, ucciso da una revolverata. A parte alcune impronte di fango all’ingresso della camera, non ci sono altre tracce lasciate dall’assassino… In questo laboratorio, sfruttando il potere del linguaggio dichiarativo Prolog, risolveremo il più classico dei gialli… programmando insieme!

Laboratori del 8 aprile 2025

Puzzle!
Prof. Rossano Venturini

I “puzzle” sono problemi semplici da esporre le cui soluzioni richiedono strategie e argomentazioni sofisticate. Problemi di questo tipo sono utilizzati dalle grandi aziende (Google. Facebook, Microsoft, Ebay, Amazon per citarne alcune) per la valutazione dei candidati all’assunzione. Di seguito viene presentato un esempio di puzzle: “Si ha un insieme di 25 cavalli e si vuole stabilire quali sono i 3 cavalli più veloci nell’insieme dato. Possono essere organizzate gare tra 5 cavalli scelti in qualunque modo dall’insieme. Alla fine di ogni gara si conosce l’ordine di arrivo ma non il tempo impiegato dai cavalli. Qual è il numero minimo di gare necessario per identificare i 3 cavalli più veloci?”

L’Intelligenza Artificiale nel browser
Claudio Gallicchio, Andrea Cossu

Le Reti Neurali artificiali sono alla base del recente sviluppo del Deep Learning, una tecnologia presente in moltissimi strumenti di uso comune e che permette ad esempio di riconoscere i contenuti di un’immagine, di elaborare testi e parlato in modo automatico e naturale. L’idea alla base di quest’area dell’Informatica è quella di costruire algoritmi in grado di imparare dai dati. In questo laboratorio, dopo una breve introduzione ai concetti principali, vedremo un esempio di Rete Neurale, che impareremo a programmare in JavaScript, e applicheremo per risolvere alcuni problemi di esempio.

Programmiamo la P101: dalla calcolatrice al computer
Federico Poloni

Descriveremo il funzionamento della Programma 101, una macchina lanciata dalla Olivetti negli anni ’60 che è considerata il primo desktop computer. Partendo dal suo uso come una calcolatrice, introdurremo pian piano parti del suo linguaggio macchina, che è molto simile ai linguaggi assembler usati anche nei processori moderni. L’uso della macchina è reso più semplice da un simulatore con un’interfaccia visuale basata sulla libreria Blockly.