Prof. Ernesto Damiani

• Sito web con slide del corso e letture consigliate
• Slide e appunti dell'insegnamento.

Argomenti del programma: L'insegnamento verte sui seguenti argomenti: Parte I: Introduzione e prerequisiti - Richiamo ai modelli di apprendimento computazionale (Machine Learning - ML) - Robustezza dei modelli ML base (regressione, predizione, classificazione) - Addestramento centralizzato e federato - Attacchi vandalici e attacchi avversariali all'addestramento e all'inferenza - Robustezza e privatezza dei modelli Deep - LLM, AI stack e…

• Dispense e slide disponibili alla pagina web dell'insegnamento ( ).

Argomenti del programma: L'insegnamento, composto da tre parti, presenterà le tecnologie e i protocolli alla base del funzionamento delle reti di calcolatori. La prima parte dell'insegnamento discuterà i fondamenti dei sistemi e delle reti di calcolatori, tra cui le le reti locali e la rete Internet, con particolare riferimento ai protocolli di rete mobile e cablate e ai protocolli di trasporto (TCP/IP). 1. Introduzione.

• Sito web con slide del corso e letture consigliate.
• Slide e appunti dell'insegnamento.

Argomenti del programma: L'insegnamento verte sui seguenti argomenti: Parte I: Introduzione e prerequisiti - Modelli di Apprendimento Computazionale (Machine Learning - ML) - Attacchi vandalici e attacchi avversariali - Addestramento centralizzato e federato - Robustezza e privatezza dei modelli di apprendimento computazionale profondo - LLM e ambienti agentici Parte II: Modellazione delle minacce ai sistemi IA - Asset modeling - La…