La autora reflexiona sobre su proyecto, dndose cuenta que aunque ambicioso, se puede lograr a largo plazo si se enfoca en metas viables a corto plazo. Reconoce que para impactar su comunidad se debe involucrar a las autoridades y comprometer a la gente, pues iniciativas anteriores no han tenido continuidad. Adems, establecer estrategias la ayud a entender que cualquier proyecto requiere de un proceso y responsabilidad.
Generative AI and Security (1).pptx.pdfPriyanka Aash
?
Generative AI and Security Testing discusses generative AI, including its definition as a subset of AI focused on generating content similar to human creations. The document outlines the evolution of generative AI from artificial neural networks to modern models like GPT, GANs, and VAEs. It provides examples of different types of generative AI like text, image, audio, and video generation. The document proposes potential uses of generative AI like GPT for security testing tasks such as malware generation, adversarial attack simulation, and penetration testing assistance.
La huella digital, la privacidad digital, el ciberbullying y el sexting y com...Leonardo Moreno Paniagua
?
Este documento habla sobre cmo navegar de forma segura por Internet. Explica conceptos como huella digital, privacidad digital, ciberacoso y sexting, y ofrece recomendaciones para evitarlos. En particular, recomienda que los padres hablen con sus hijos sobre estos temas y monitoreen su actividad en lnea para prevenir problemas y proteger su privacidad.
Sviluppo in Java di un tool che sia di ausilio al programmatore permettendo la ricerca e l'inserimento di code pattern attraverso una specifica keyword.
GitHub: https://github.com/RobertoFalconi/GameRatingsPredictor
Brief description and useful links:
Hi everyone!
This is a project originally made by Roberto Falconi and Federico Guidi for the course "Quantitative Methods for Computer Science" and its teacher Luigi Freda, based at Sapienza - University of Rome.
The code is open source and written in Python 3.x but it's also Python 2.x backward compatible.
This project goal is to classifie each video game in the dataset by ESRB rating, to do this we used Logistic Regression, Random Forest and k-NON.
GitHub repository with full code: https://github.com/RobertoFalconi/GameRatingsPredictor
Pensiero computazionale, cos' e come formare gli studentiDomenico Barile
?
Pensiero computazionale, cos' e come formare gli studenti. ݺߣ dell'incontro del 17 Marzo 2016 all'IC Isola della Scala (VR) e 7 Aprile all'IC Oppeano (VR)
una scuola moderna non pu appoggiare la didattica sul software proprietario, quando col software libero si pu avere disponibile una mole enorme di programmi per tutte le discipline. E cun vantaggio enorme fdato che questi programmi possono funzionare anche su computer un po' datati.
ݺߣ dell'evento del FabLab Western Sicily del 3 ottobre Coding Class: Da Scratch a Python.
Introduzione alle basi del pensiero computazionale ed esempi in Scratch che in Python.
Sviluppo in Java di un tool che sia di ausilio al programmatore permettendo la ricerca e l'inserimento di code pattern attraverso una specifica keyword.
GitHub: https://github.com/RobertoFalconi/GameRatingsPredictor
Brief description and useful links:
Hi everyone!
This is a project originally made by Roberto Falconi and Federico Guidi for the course "Quantitative Methods for Computer Science" and its teacher Luigi Freda, based at Sapienza - University of Rome.
The code is open source and written in Python 3.x but it's also Python 2.x backward compatible.
This project goal is to classifie each video game in the dataset by ESRB rating, to do this we used Logistic Regression, Random Forest and k-NON.
GitHub repository with full code: https://github.com/RobertoFalconi/GameRatingsPredictor
Pensiero computazionale, cos' e come formare gli studentiDomenico Barile
?
Pensiero computazionale, cos' e come formare gli studenti. ݺߣ dell'incontro del 17 Marzo 2016 all'IC Isola della Scala (VR) e 7 Aprile all'IC Oppeano (VR)
una scuola moderna non pu appoggiare la didattica sul software proprietario, quando col software libero si pu avere disponibile una mole enorme di programmi per tutte le discipline. E cun vantaggio enorme fdato che questi programmi possono funzionare anche su computer un po' datati.
ݺߣ dell'evento del FabLab Western Sicily del 3 ottobre Coding Class: Da Scratch a Python.
Introduzione alle basi del pensiero computazionale ed esempi in Scratch che in Python.
1. Creare esperimenti di psicologia
e neuroscienze con PsychoPy:
una brevissima introduzione
Davide Massidda
davide.massidda@gmail.com
Universit di Cagliari, a.a. 2013/2014
2.
L'effetto Simon: disegno della ricerca
Python e PsychoPy
L'apparato sperimentale
Conduzione dell'esperimento
Indice
3.
Le persone sono pi rapide e pi accurate nell'individuare
stimoli quando questi compaiono nella posizione
spazialmente corrispondente alla posizione di risposta.
Le persone sono invece pi lente e meno accurate
quando la posizione dello stimolo e la posizione della
risposta non coincidono.
Questo accade nonostante la posizione dello stimolo sia
un attributo irrilevante nell'esecuzione del compito.
L'effetto Simon
Simon e Rudell (1967), Simon (1969)
7. Disegno sperimentale
Stimolo Lato Codice
Cerchio Sinistra A
Cerchio Destra B
Quadrato Sinistra C
Quadrato Destra D
Disegno fattoriale 22 che d origine a quattro possibili
condizioni sperimentali:
Possiamo proporre ogni condizione sperimentale pi volte
(trials) a uno stesso partecipante. Con 8 trial, gli stimoli da
presentare saranno in totale 48 = 32.
8. Disegno sperimentale
Gli stimoli devono essere randomizzati, per cui bisogna
decidere in quale ordine presentarli per limitare l'influenza
dell'effetto ordine e dell'effetto sequenza.
Sequenza
A B C D 1
B A D C 2
C D A B 3
D C B A 4
A C B D 5
C A D B 6
B D A C 7
D B C A 8
10.
Tutti i partecipanti dovrebbero eseguire il compito nelle
medesime condizioni. Attenzione soprattutto a:
Monitor (dimensioni, risoluzione, ecc.)
Distanza dallo schermo
Qualit e intensit di luce ambientale
Un consiglio: per definire questi e altri dettagli, basarsi su
quanto riportato in letteratura, soprattutto in quegli
articoli che hanno guidato la pianificazione della ricerca.
Il setting sperimentale
11.
Python un linguaggio di programmazione ad alto livello
nato nei primi anni '90, free e open-source.
? un linguaggio pseudocompilato:
1. Il codice sorgente viene salvato in un file di testo,
chiamato script, con estensione .py.
Python
2. Lo script viene passato a un interprete,
che convertir il codice in istruzioni che il
computer si occuper di eseguire.
12.
Con Python si possono fare tantissime cose: calcolo
matematico, interfacce grafiche, videogiochi...
Python organizzato in una serie di moduli che, se
installati e richiamati nel codice inserito nello script,
forniscono delle funzionalit aggiuntive per realizzare
particolari operazioni.
Uno di questi moduli PsychoPy, appositamente studiato
per realizzare esperimenti di psicologia e neuroscienze.
I moduli
13.
Nasce nel 2003 all'Universit di Nottingham da un'idea di
Jonathan Peirce, che inizia a sviluppare il codice per
girare esperimenti nel proprio laboratorio.
Tra il 2003 e il 2005 viene reso disponibile su internet.
Nel 2007 e nel 2008, due articoli di Jon Peirce presentano
il modulo alla comunit scientifica.
Attualmente, PsychoPy in piena fase di sviluppo. ?
abbastanza completo ma alcune funzionalit sono ancora
da implementare (ma lo sviluppo non termina mai!).
Il modulo PsychoPy
www.psychopy.org
14.
Come Python, anche Psychopy free e open source: il
modulo rilasciato gratuitamente con una licenza che ne
permette la ridistribuzione.
Non poco: le licenze software per i programmi che
consentono di realizzare esperimenti di psicologia
possono essere anche molto costose.
Per un piccolo dipartimento una grande occasione.
Per un professore significa poter agire nella legalit e
non dover pi craccare alcun software per far girare
esperimenti sul proprio computer o su quelli dei propri
studenti.
Perch PsychoPy
15.
Python e PsychoPy sono multipiattaforma: girano sia su
Linux che su MS Windows che su Mac OS X.
I ricercatori possono passarsi fra loro i programmi per gli
esprimenti senza problemi di compatibilit.
Il fatto che PsychoPy giri su Linux implica anche il poter
abbattere i costi necessari per il sistema operativo
(mettere su un laboratorio di psicologia sperimentale a
basso costo: si pu!).
Perch PsychoPy
16.
In teoria, per poter funzionare, PsychoPy necessiterebbe
che sul computer vengano preventivamente installati sia
l'interprete Python che tutta una serie di altri moduli su
cui PsychoPy si appoggia.
Per fortuna, i programmatori hanno pensato di
semplificare la procedura d'installazione, che, altrimenti,
a causa di tutte le dipendenze, risulterebbe piuttosto
complessa.
La procedura ben descritta su:
Installare PsychoPy
www.psychopy.org/installation.html
17. Sistemi Windows e Mac
Per Windows e Mac disponibile una versione installabile
standalone, che contiene al suo interno tutto quello di
cui PsychoPy ha bisogno: con questa versione non ci sar
da installare nient'altro.
Fra le altre cose, la versione standalone dotata di un
ambiente di sviluppo che permette di organizzare gli
script e di lanciare gli esperimenti con facilit.
Pu essere scaricata seguendo il link Download nel
men di destra del sito www.psychopy.org.
La versione standalone
21.
L'archivio Simon-master.zip contiene i file necessari per la
realizzazione di un esperimento fattoriale 22 per lo
studio dell'effetto Simon.
Una volta scompattata, la cartella pu essere posta in un
qualsiasi percorso del computer.
Organizzazione dei file
Simon-master
| LICENSE
| README
| instructions.txt
| main.py
| setting.py
| data
| subjects.csv
| expdata.csv
22.
Il file main.py il cuore del programma: si tratta dello
script che contiene il codice che crea l'interfaccia
sperimentale.
Il file settings.py anch'esso uno script. Viene
richiamato da main.py e genera una maschera iniziale che
richiede l'inserimento di informazioni relative al
partecipante, al monitor in uso e all'esperimento.
Gli script python
23.
La cartella data contiene i file nei quali verranno salvati
i dati a mano a mano che i soggetti vengono testati.
subjects.csv: informazioni sulle persone testate raccolte
attraverso la maschera iniziale.
expdata.csv: dati sperimentali veri e propri (risposte agli
stimoli fornite dai soggetti).
A ogni nuovo soggetto testato, nuovi dati saranno
aggiunti in coda a quelli gi presenti nei due file.
Quando ancora nessun soggetto stato testato, i file
contengono solo i nomi delle colonne.
I file di dati
24.
Nota bene: questa organizzazione frutto di una scelta
assolutamente personale.
? il programmatore che decide come organizzare i file,
soprattutto nel caso di programmi realizzati per uso
personale come quelli per gli esperimenti.
Se si decide di distribuire il software, i file readme e
License dovrebbero essere sempre presenti.
Anche per la scrittura del codice Python abbiamo piena
libert: ognuno ha il suo stile e i suoi trucchi!
Questione di scelte
25. Avviare l'esperimento
In Windows e Mac, una volta aperto Psychopy:
File > Open...
Cercare la cartella Simon-master e aprire il file main.py
Per eseguire il programma, usare il pulsante verde Run
presente nella barra in alto.
In Linux, aprire il terminale e posizionarsi nella cartella:
$ cd ~/Simon-master
Per eseguire il programma:
$ python main.py
27.
Nell'editor viene visualizzato il contenuto di main.py.
Si tratta di codice scritto in linguaggio Python.
Questo codice sfrutta, oltre alle classiche funzioni
Python, anche quelle messe a disposizione dal modulo
PsycoPy.
La pressione del pulsante Run chiamer l'interprete
Python, il quale si occuper di eseguire il codice.
Il codice
29. Informazioni preliminari
Se selezionato, fa partire una semplice sessione
di prova con pochi stimoli che serve per allenare
il partecipante prima dell'esperimento vero e
proprio. Sui file di dati non verr registrato nulla.
35.
Una volta che il soggetto posto davanti allo schermo, gli
si spiega a voce il compito.
Successivamente, per rendere pi chiara la consegna, si
fa partire l'esperimento in modalit training.
Il soggetto legge le istruzioni sullo schermo, che
ripercorrono quanto gi anticipato dallo sperimentatore.
Dopo le istruzioni parte l'allenamento: saranno mostrate
solo due sequenze di stimoli, per un totale di otto stimoli.
Durante questa prova, si pu continuare a spiegare la
consegna avvalendosi di ci che viene mostrato sullo
schermo.
Introduzione al compito
36.
Terminata la prima prova, se ne fa partire un'altra nella
quale si lascia il soggetto da solo col compito.
Solo a questo punto, l'esperimento pu partire: adesso
che va compilata la scheda anagrafica.
Prima della presentazione degli stimoli, il programma
avverte il partecipante di prepararsi poggiando le dita
sugli appositi pulsanti.
Prima dell'inizio della sessione, il programma lascia
passare alcuni secondi che permettono alla persona di
concentrarsi sul compito.
Introduzione al compito
37.
Separatore di campo: punto e virgola
Separatore decimale: virgola
Codifica dei dati
Stimulus
1 Cerchio
2 Quadrato
Side
1 Sinistra
2 Destra
Score
1 Giusto
0 Sbagliato
38.
Pagina principale del progetto PsychoPy:
www.psychopy.org
Manuale del modulo PsychoPy:
www.psychopy.org/PsychoPyManual.pdf
An introductory programming guide for time-accurate
experiments:
www.socsci.ru.nl/~wilberth/nocms/psychopy/print.php
Qualche risorsa utile