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Fondamenti di Informatica per le Scienze Umanistiche

Fondamenti di Informatica per le Scienze Umanistiche

著者: Paolo Ceravolo
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概要

Questo podcast raccoglie le lezioni dell'insegnamento di Fondamenti di Informatica per le Scienze Umanistiche, tenuto dal Prof. Paolo Ceravolo all'Università degli Studi di Milano. È pensato per chi vuole capire come funziona l'informatica attraverso uno sguardo umanistico che non trascura i fondamenti tecnici. Informazione, algoritmi, architetture dei calcolatori, reti informatiche, Web, interazione uomo–macchina: ogni argomento diventa un'occasione per esplorare gli strumenti concettuali che hanno determinato l'evoluzione tecnologica nell'era digitale. Un episodio alla volta!Paolo Ceravolo 教育
エピソード
  • Dalla rivoluzione industriale ad Alan Turing: nascita dell'informatica moderna
    2026/03/08

    Quando nasce davvero l’informatica? E cosa significa “algoritmo”?

    In questo episodio attraversiamo un momento cruciale della storia dell’elaborazione automatica dell’informazione: dall’industrializzazione del calcolo nell’Ottocento fino alla creazione della teoria della calcolabilità di Alan Turing nel Novecento.

    Partiamo dalle prime industrie del calcolo umano — intere stanze di “computer” (persone!) specializzati nell’esecuzione di operazioni matematiche — e arriviamo alle macchine meccaniche di Thomas de Colmar e Charles Babbage. Con l’Analytical Engine emerge per la prima volta l’idea di calcolatore universale, programmabile tramite schede perforate: un’intuizione rivoluzionaria che anticipa l’architettura dei computer moderni.

    Proseguiamo con Alan Turing e la teoria della calcolabilità: cosa significa che un problema è calcolabile? Esistono limiti intrinseci al calcolo? Attraverso la macchina di Turing e il problema dell’arresto scopriamo che non tutte le procedure sono decidibili, non tute portano ad una soluzione.

    Infine, entriamo nel cuore del concetto di algoritmo: dalle definizioni formali legate alla teoria matematica, fino alla visione operativa fatta di sequenza, selezione e iterazione. Vediamo come questi tre costrutti fondamentali siano sufficienti per descrivere qualsiasi procedura computabile, e come i diversi livelli di astrazione — dal diagramma di flusso al linguaggio macchina — modellino il rapporto tra uomo e macchina.

    Il testo Fondamenti di Informatica per le Scienze Umanistiche è disponibile qui:

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    1 時間 31 分
  • Le origini dell’elaborazione automatica dell'informazione
    2026/03/07

    Dalle corde annodate della preistoria ai gettoni mesopotamici, dalla macchina di Anticitera alle calcolatrici meccaniche di Pascal e Leibniz, ripercorriamo la storia dell’automazione del calcolo.

    Un viaggio nell’astrazione: come l’uomo ha imparato a rappresentare il mondo attraverso simboli, meccanismi e macchine sempre più articolate.

    Un episodio che collega codifica digitale, storia della tecnologia e nascita del calcolo automatico.

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    34 分
  • Codifiche standard: come si codificano testo, numeri e immagini
    2026/03/03

    Come si costruisce concretamente un codice digitale? E come si passa dalla teoria dei bit agli standard che usiamo ogni giorno?

    In questo episodio entriamo nel cuore della codifica digitale applicata: partendo dalla formula della quantità di informazione, vediamo come progettare un codice binario passo dopo passo. Dalle condizioni meteo ai sistemi numerici, impariamo a calcolare quanti bit servono per rappresentare un insieme di messaggi e come associare in modo arbitrario sequenze binarie ai significati.

    Affrontiamo poi le codifiche storiche del testo: dall’ASCII allo Unicode, fino agli standard UTF-8, UTF-16 e UTF-32. Perché oggi UTF-8 è lo standard dominante? Qual è il compromesso tra memoria e velocità di interpretazione? E perché dichiarare correttamente il formato di un file è fondamentale nei sistemi informatici?

    Passiamo quindi alla rappresentazione dei numeri in base binaria, esplorando la notazione posizionale e il legame tra potenze di due e sequenze di bit. Infine, introduciamo la codifica delle immagini: pixel, risoluzione, RGB e compressione. Come si rappresenta un’immagine con i bit? Perché alcune immagini si comprimono facilmente e altre no?

    Un episodio che collega teoria, standard tecnici e applicazioni concrete per capire davvero cosa significa “digitalizzare” un’informazione.


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    1 時間 24 分
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