50237 - COMPUTING, AI AND THE LAW
Department of Computing Sciences
Course taught in Italian
Course Director:
DEBORA NOZZA
DEBORA NOZZA
Mission e Programma sintetico
MISSION
Il corso ha l'obiettivo di fornire agli studenti competenze fondamentali nell'uso della programmazione e dei sistemi di intelligenza artificiale, applicabili al contesto legale. Gli studenti acquisiranno una comprensione pratica e teorica di come le tecnologie moderne, come il Machine Learning, il Natural Language Processing e i sistemi di AI generici e specifici per l’ambito legale, possano essere utilizzate per analizzare dati legali, migliorare i processi decisionali e affrontare le sfide etiche e normative emergenti. Il corso prepara gli studenti ad affrontare e integrare l'IA nelle loro future carriere nel campo del diritto.
PROGRAMMA SINTETICO
Introduzione alla programmazione e al pensiero computazionale
● Concetti fondamentali della programmazione.
● Rappresentazione e organizzazione dei dati.
● Automazione di attività semplici.
● Lettura e comprensione di esempi di codice.
● Introduzione agli ambienti di programmazione
Introduzione a Machine Learning
● Concetti base di machine learning.
● Algoritmi di apprendimento.
● Valutazione delle prestazioni dei modelli.
Natural Language Processing
● Introduzione a NLP.
● Applicazioni, con esempi nel contesto legale.
Generative AI
● Fondamenti e funzionamento delle tecnologie generative.
● Applicazioni, con esempi nel contesto legale.
● Implicazioni legali
Utilizzo di sistemi di AI
● Funzionalità e modalità di interazione con i principali sistemi di AI generativa.
● Tecniche di prompting e formulazione efficace delle istruzioni.
● Utilizzo di documenti esterni come fonti per l’analisi, la ricerca e la generazione di contenuti.
● Confronto critico tra sistemi e output differenti.
● Verifica delle fonti e tracciabilità delle informazioni.
● Caratteristiche degli strumenti di legal AI.
Etica nell'Intelligenza Artificiale
● Bias nei modelli di IA.
● Principi per un utilizzo critico e responsabile dell’AI.
Legislazione sull'Intelligenza Artificiale (AI Act)
● Panoramica delle normative esistenti.
● Analisi dell'AI Act e sue implicazioni.
● Tendenze future nella regolamentazione dell'IA.
Risultati di Apprendimento Attesi (RAA)
CONOSCENZA E COMPRENSIONE
Al termine dell'insegnamento, lo studente sarà in grado di...
- Comprendere i principi fondamentali della programmazione e dell’intelligenza artificiale
- Analizzare le implicazioni etiche e legali delle tecnologie di intelligenza artificiale
- Comprendere e discutere le normative dell'AI Act e le loro implicazioni
CAPACITA' DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE
Al termine dell'insegnamento, lo studente sarà in grado di...
- Comprendere i principi fondamentali della programmazione e dell’intelligenza artificiale
- Analizzare le implicazioni etiche e legali delle tecnologie di intelligenza artificiale
- Comprendere e discutere le normative dell'AI Act e le loro implicazioni
Modalità didattiche
- Lezioni
- Testimonianze (in aula o a distanza)
- Esercitazioni pratiche
DETTAGLI
Il corso combina lezioni teoriche ed esercitazioni pratiche sui fondamenti della programmazione e sull’utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale. Le attività potranno includere analisi di dati e documenti, ricerca di informazioni e valutazione critica degli output,
Metodi di valutazione dell'apprendimento
| Accertamento in itinere | Prove parziali | Prova generale | |
|---|---|---|---|
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x |
STUDENTI FREQUENTANTI E NON FREQUENTANTI
L’esame consiste in una prova scritta sull’intero programma, in forma ridotta per gli studenti frequentanti.
Materiali didattici
STUDENTI FREQUENTANTI E NON FREQUENTANTI
Lecture slides and reference links will be provided on Bboard.
The reference textbook are:
A. B. Downey, “Think Python”, 2nd ed., version 2.4.0, Green Tea Press (2015)
W. McKinney, “Python for data analysis”, O’Reilly (2013)
D. HOVY, Text Analysis in Python for Social Scientists: Discovery and Exploration, Cambridge University Press, 2020. (https://www.cambridge.org/core/elements/text-analysis-in-python-for-social-scientists/BFAB0A3604C7E29F6198EA2F7941DFF3)
Modificato il 03/09/2026 11:17