Crawford – Atlas of AI

Libro adottato a LUISS, a.a. 2026/2027 · 1 canale

Come lo indica il docente: Crawford K. (2021). Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence, Yale University Press

Chi lo adotta

Ethics Of Artificial Intelligence – Prof. Paolo Benanti, Prof. Davide De Persis (canale unico)Politics: Philosophy and Economics · Laurea triennale (L-36) · 3º anno · 1º semestre

Programma e testi di ogni canale

Ethics Of Artificial Intelligence – Prof. Paolo Benanti, Prof. Davide De Persis Canale unico

Corso di laurea: Politics: Philosophy and Economics · Laurea triennale (L-36) · 3º anno · 1º semestre

LUISS · Scienze Politiche · 6 CFU · apri nel catalogo

Il docente indica 10 testi · da studiare tutti

Turing – Computing Machinery and Intelligence, in Mind Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Russell – Artificial Intelligence Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Dubber – Das S Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Leben – AI Fairness Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Bennett – A Brief History of Intelligence Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Shadbolt – As If Human Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Crawford – Atlas of AIquesto libroVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Hao – Empire of AI Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Yudkowsky – If Anyone Builds It Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Golumbia – The Right-Wing Politics of Digital Technology Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Module 1: Foundations of AI and Digital Ethics This introductory module establishes the baseline understanding of both artificial intelligence technologies and moral philosophy. Demystifying AI: What AI is (and is not), an overview of machine learning, neural networks, and how data trains algorithms.

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