INFORMATICA PER I BENI CULTURALI

Il corso fornisce agli studenti una comprensione di base dei principi dell’informatica e delle tecnologie digitali applicate ai beni culturali. L’obiettivo è acquisire strumenti concettuali e pratici per la gestione, la conservazione, l'archiviazione, la digitalizzazione e la valorizzazione del patrimonio artistico e culturale, con particolare attenzione a soluzioni software open e all’impiego di strumenti di Intelligenza Artificiale (specialistica e generativa).

Al termine del corso lo studente dovrà essere in grado di:
- definire le basi di hardware, software, reti e web;</li>
- definire i formati digitali di immagini, audio e video;</li>
- illustrare il ruolo dei database nella gestione dei beni culturali;</li>
- descrivere i principi della Data Science e dell’Intelligenza Artificiale;</li>
- applicare strumenti digitali per la gestione e valorizzazione dei beni culturali;</li>
- generare workflow di elaborazione e ricerca dati con Orange Data Mining;</li>
- utilizzare strumenti di IA generativa per supportare attività di analisi, creazione e comunicazione.

Non sono richiesti prerequisiti particolari.

MODULO 1 – Principi di base di informatica (14h)

Obiettivi di dettaglio
- Fornire le nozioni essenziali di rappresentazione e trattamento dei dati.
- Introdurre le basi di hardware, software, reti e web.
- Comprendere il ruolo dei database nella gestione dei beni culturali.
- Conoscere i formati digitali di immagini, audio e video.
- Introdurre i principi della Data Science e dell’Intelligenza Artificiale.
- Sviluppare una consapevolezza critica dell’impatto sociale delle tecnologie informatiche.

Contenuti
- Dati e informazione: rappresentazione binaria, codifiche.
- Algoritmi e architetture hardware/software.
- Reti e World Wide Web.
- Database relazionali e applicazioni nel settore culturale.
- Immagini, audio, video digitali.
- Introduzione a Data Science e cultura del dato.
- Principi di IA e IA generativa.
- Aspetti etici e sociali dell’informatica.

Attività
- Discussione guidata su casi reali di digitalizzazione dei beni culturali.
- Analisi critica di applicazioni digitali in musei e archivi.
- Testimonianze di esperti nell’ambito dei beni culturali.


MODULO 2 – Laboratorio di gestione dei dati e applicazione dell’IA (34h)

Obiettivi di dettaglio
- Applicare strumenti digitali alla gestione e valorizzazione dei beni culturali.
- Sperimentare workflow di elaborazione e ricerca dati con Orange Data Mining.
- Utilizzare strumenti di IA generativa per supportare attività di analisi, creazione e comunicazione.
- Sviluppare un progetto collaborativo per la realizzazione di un agente-bot.

Contenuti e attività
- Gestione dei dati: acquisizione, archiviazione, elaborazione, visualizzazione, reporting.
- Creazione di un semplice database museale con tool online gratuiti.
- Workflow con Orange Data Mining:
- (b.1) Classificazione di immagini (quadri) con archiviazione in vector-store → realizzazione di un motore di ricerca immagini per un museo.
- (b.2) Analisi di testi letterari → motore di ricerca testuale per una biblioteca.
- IA generativa:
- Utilizzo dei prompt in ChatGPT, Mistral, DeepSeek, Gemini.
- Produzione di testi, analisi di dati, generazione di immagini.
- Agente-bot per i beni culturali:
- Creazione di un piccolo assistente virtuale per supportare visitatori di musei, siti archeologici o biblioteche.

Dispense digitali e tutorial multimediali forniti dal docente.
G. B. Ronsivalle, La nuova intelligenza digitale. Come trasformare i dati in decisioni per progettare il futuro. Maggioli, 2022

A. Prova scritta individuale: domande aperte su concetti teorici del Modulo 1.
B. Esercitazioni individuali in itinere: attività laboratoriali e produzione di output.
C. Project Work di gruppo: sviluppo di un agente-bot tematico (ogni gruppo avrà un diverso contesto e target).
La valutazione complessiva terrà conto sia delle parti individuali, sia del lavoro di gruppo.

scritto e orale

A. Prova scritta individuale (propedeutica): Status > (Superata | Non superata) - Soglia: 60%
B. Esercitazioni individuali pratiche: Consegne in itinere > Max 5 punti
C. Project Work di gruppo: sviluppo di un agente-bot tematico = 0-30 punti

Voto finale = A. Prova scritta (Superata) > B. Output esercitazioni in itinere (0-5 punti) > C. Project Work (0-30 punti)

- Lezioni frontali interattive per il Modulo 1, con esempi e discussioni.
- Laboratori pratici per il Modulo 2, con esercitazioni guidate su strumenti software free e IA.
- Apprendimento collaborativo: i gruppi di lavoro svilupperanno un progetto finale condividendo ruoli e competenze.

Questo insegnamento tratta argomenti connessi alla macroarea "Città, infrastrutture e capitale sociale" e concorre alla realizzazione dei relativi obiettivi ONU dell'Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile