Presentazione

Organizzazione della Didattica

DM270
DATA SCIENCE ORD. 2017


6

Corsi comuni

 

Frontali Esercizi Laboratorio Studio Individuale
ORE: 48 0 0 102

Periodo

AnnoPeriodo
I anno1 semestre

Frequenza

Facoltativa

Erogazione

Convenzionale

Lingua

Inglese

Calendario Attività Didattiche

InizioFine
02/10/201719/01/2018

Tipologia

TipologiaAmbitoSSDCFU
caratterizzanteDiscipline umane, sociali, giuridiche ed economicheM-PSI/066


Responsabile Insegnamento

ResponsabileSSDStruttura
Prof. SARTORI GIUSEPPEM-PSI/02DIPARTIMENTO DI PSICOLOGIA GENERALE

Altri Docenti

Non previsti.

Attività di Supporto alla Didattica

Non previste.

Bollettino

Nozioni di apprendimento automatico

Alla fine del corso gli studenti saranno in grado di comprendere problemi complessi nelle scienze cognitive, sociali e comportamentali, di scegliere le metodologie più appropriate per estrarre informazioni dai dati, e di integrare le conoscenze di data science con aspetti riguardanti le scienze sociali, il cervello, la mente e il comportamento. Verranno inoltre acquisiti: - I concetti di base di psicologia cognitiva, psicologia sociale e scienze del comportamento. - Gli strumenti e le metodologie dell'analisi dei dati cognitivi, comportamentali e sociali. - Abilità pratiche di analisi dei dati applicata a problemi cognitivi, comportamentali e sociali.

Il docente introdurrà ogni argomento discutendo le questioni più rilevanti e le più interessanti e recenti evidenze sperimentali e applicazioni

Lo scopo del corso è di fornire una panoramica di applicazioni concrete della Data Science alle scienze comportamentali, cognitive, sociali e alle neuroscienze. Il corso fornisce le basi dei metodi per analizzare dati comportamentali, cognitivi, e relativi a funzionalità e struttura del cervello. La panoramica fornita includerà esempi di recenti applicazioni, selezionati anche a seconda degli interessi degli studenti. Verranno discussi i limiti dello stato dell'arte e le direzioni di sviluppo future. I contenuti saranno i seguenti. • Concetti di base sul funzionamento cognitivo del cervello umano (attenzione, memoria, apprendimento, linguaggio ecc.) e relative misure • Concetti di base di psicologia sociale e comportamento sociale (preferenze, giudizio, identità di gruppo, ecc.) e relative misure • Misure comportamentali e come ottenerle (es. RT); misure di comportamento implicite ed esplicite (es. la IAT) • Estrarre e predire informazioni dal comportamento (es. lie detection, predizione di "malicious behavior" dall'attività sui social networks, fake online reviews, security, ecc.) • Misure psicofisiologiche e come ottenerle (es. HR variability, SCR, espressioni facciali, EEG, fRMI, etc.) • Estrarre e predire informazioni dalle misure psicofisiologiche • Estrarre e predire informazioni dalle attività cerebrali: "mind reading applications" (es. psychopathology detection, ricostruzione di esperienze visive dall'attività cerebrale, brain computer interface devices, ecc.) • Applicazioni al marketing di dati sociali e comportamentali (es. skill assessment and prediction, psychology of taxes, predicting preferences and personality from social networks activity, sentiment analysis, ecc.) • Questioni legate all'applicazione di apprendimento automatico nella ricerca comportamentale (es. il problema della riproducibilità)

Esame scritto e orale

Verrà valutata la conoscenza degli argomenti proposti durante le lezioni, l'acquisizione dei concetti e metodologie proposte, e l'abilità di applicarli.

CONTENUTO NON PRESENTE