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Percorso della pagina
  1. Area Giuridica
  2. Corso di Laurea Triennale
  3. Scienze Giuridiche e Innovazione [E141PV]
  4. Insegnamenti
  5. A.A. 2025-2026
  6. 1° anno
  1. Informatica ed Elementi di Machine Learning
  2. Introduzione
Insegnamento Titolo del corso
Informatica ed Elementi di Machine Learning
Codice identificativo del corso
2526-1-E141PV002
Descrizione del corso SYLLABUS

Syllabus del corso

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  • English ‎(en)‎
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Obiettivi formativi

Il corso di Informatica ed Elementi di Machine Learning ha lo scopo di fornire allo studente un'introduzione ai principali aspetti dell'informatica, con particolare attenzione a quelli più rilevanti in ambito giuridico. Obiettivo del corso non è tanto lo sviluppo di competenze tecniche, quanto fornire una panoramica di alto livello, ma pur sempre puntuale e dettagliata, sulle principali tematiche dell'informatica.

  • Conoscenza e capacità di comprensione
    Conoscere e comprendere il funzionamento delle reti di computer, delle principali tipologie di crittografia, di una blockchain, dei diversi tipi di intelligenza artificiale e delle più rilevanti implicazioni giuridiche connesse ai temi elencati.

  • Conoscenza e capacità di comprensione applicate
    Saper scegliere il miglior strumento informatico nell'ambito delle principali applicazioni giuridiche e della pubblica amministrazione, con particolare attenzione alla riservatezza dei dati e delle comunicazioni. Saper utilizzare i principali modelli di intelligenza artificiale, con consapevolezza delle loro potenzialità e limiti.

  • Autonomia di giudizio
    Saper valutare criticamente le soluzioni informatiche adottate, individuandone vantaggi, limiti e implicazioni normative.

  • Abilità comunicative
    Saper interagire con esperti informatici per comprendere e discutere l’adozione di strumenti digitali.

  • Capacità di apprendere
    Saper valutare criticamente strumenti digitali innovativi, valutandone l'utilità, le criticità e le implicazioni giuridiche.

Contenuti sintetici

Dopo un'introduzione all'informatica e alla rappresentazione dell'informazione, verrà trattato un tema attualmente di grande rilievo: l'intelligenza artificiale. Si fornirà, inoltre, un'introduzione alle reti e a internet, con un approfondimento sulla sicurezza informatica e privacy. In questo contesto, si tratterà anche di Dark Web e blockchain, due tematiche la cui conoscenza è imprescindibile per una corretta interpretazione della realtà attuale. Infine si farà una breve introduzione al software open source e alle licenze libere.

Programma esteso

  • Introduzione all'informatica
  • Rappresentazione dell'informazione
  • Intelligenza Artificiale
  • Web, sicurezza, privacy e Dark Web
  • Block chain, criptovalute e smart contract
  • Software open source e licenze libere

Prerequisiti

Capacità di leggere semplici testi in inglese.

Metodi didattici

  • 32 lezioni da 2 ore svolte in modalità erogativa (in italiano) online.
  • Esercitazioni pratiche asincrone su temi trattati a lezione

Modalità di verifica dell'apprendimento

La verifica dell'apprendimento verrà effettuata per mezzo di una prova scritta a domande aperte. Non sono previste prove in itinere.
Le domande saranno di ordine generale e saranno volte alla verifica della comprensione sia degli aspetti teorici connessi alle tematiche affrontate durante il corso, sia delle loro implicazioni pratiche. Essenziale sarà dimostrare di aver compreso i principali vantaggi e limiti delle tecnologie discusse a lezione, nonché di essere in grado di scegliere lo strumento più adatto al supporto delle più comuni esigenze in ambito giuridico.
Attenzione verrà inoltre data alla proprietà di linguaggio e alla capacità di rielaborazione personale.

Inoltre, verrà valutato quanto prodotto durante le sessioni pratiche, ai fini di eventuali bonus sul punteggio d'esame.

Testi di riferimento

Materiale fornito sulla piattaforma di elarning

Esporta

Learning objectives

The course in Computer Science and Elements of Machine Learning aims to provide students with an introduction to the main aspects of computer science, with particular focus on those most relevant to the legal field. The goal of the course is not so much to develop technical skills, but rather to offer a high-level, yet precise and detailed, overview of the main topics in computer science.

  • Knowledge and Understanding
    To know and understand how computer networks work, the main types of cryptography, the structure of a blockchain, the different types of artificial intelligence, and the most relevant legal implications related to these topics.

  • Applied Knowledge and Understanding
    To be able to choose the most suitable digital tool for the main legal and public administration applications, with particular attention to data and communication confidentiality. To be able to use the main models of artificial intelligence, with awareness of their potential and limitations.

  • Autonomy of Judgment
    To be able to critically assess the adopted IT solutions, identifying their advantages, limitations, and regulatory implications.

  • Communication Skills
    To be able to interact with IT experts in order to understand and discuss the adoption of digital tools.

  • Learning Skills
    To be able to critically evaluate innovative digital tools, assessing their usefulness, weaknesses, and legal implications.

Contents

After an introduction to computer science and information representation, the course will cover a topic of great current relevance: artificial intelligence. Additionally, there will be an introduction to networks and the internet, with a focus on cybersecurity and privacy. In this context, the course will also address the Dark Web and blockchain, two topics whose understanding is essential for accurately interpreting the current reality. Finally, there will be a brief introduction to open source software and free licenses.

Detailed program

  • Introduction to Computer Science
  • Information Representation
  • Artificial Intelligence
  • Web, Security, Privacy, and the Dark Web
  • Blockchain, Cryptocurrencies, and Smart Contracts
  • Open Source Software and Free Licenses

Prerequisites

Ability to read simple texts in English.

Teaching methods

  • 32 lectures of 2 hours each, conducted in Italian, online
  • Asynchronous Practical sessions on topics covered in class

Assessment methods

The assessment will be conducted through a written exam with open-ended questions. No midterm exams are planned.
The questions will be of a general nature and will aim to assess the understanding of both the theoretical aspects related to the topics covered during the course and their practical implications. It will be essential to demonstrate an understanding of the main advantages and limitations of the technologies discussed in class, as well as the ability to select the most suitable tool to support the most common needs in the legal field.
Attention will also be given to the proper use of language and the ability to personally elaborate on the concepts.

Furthermore, the work produced during the practical sessions will be evaluated for the purpose of awarding potential bonus points on the exam score.

Textbooks and Reading Materials

Materials provided on the e-learning platform

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Scheda del corso

Settore disciplinare
INF/01
CFU
12
Periodo
Primo Semestre
Tipo di attività
Obbligatorio
Ore
84
Tipologia CdS
Laurea Triennale
Lingua
Italiano

Staff

    Docente

  • Simone Fontana
    Simone Fontana

Opinione studenti

Vedi valutazione del precedente anno accademico

Bibliografia

Trova i libri per questo corso nella Biblioteca di Ateneo

Metodi di iscrizione

Iscrizione manuale

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