Nell’àmbito della sua offerta didattica per l’a.a. 2025-2026, il LAD, in collaborazione con la Scuola di Dottorato in Archeologia e con la Scuola di Specializzazione in Beni Archeologici della Sapienza Università di Roma, organizza un laboratorio didattico teorico-pratico sull'applicazione di metodi di Computer Vision e Deep Learning per lo studio e la classificazione della ceramica.
Gli obiettivi del corso
Il laboratorio persegue due obiettivi principali:
- Padroneggiare strumenti AI per lo studio della ceramica archeologica, seguendo l'intero flusso di lavoro: dalla digitalizzazione alla pubblicazione tramite il software open source PyPottery.
- Creare un Dataset: contribuire alla costruzione di un dataset condiviso per "insegnare" all'AI a vedere e classificare i reperti come un archeologo.
Il programma
Il laboratorio fornirà competenze pratiche su:
- Introduzione all'Intelligenza Artificiale e alle sue applicazioni in archeologia.
- Installazione e guida avanzata all'utilizzo di PyPottery.
- Creazione e curatela di dataset per il training di modelli di deep learning.
L'approccio proposto consente di automatizzare e velocizzare la documentazione e l'analisi dei materiali archeologici, supportando nuove forme di gestione digitale dei dati pregressi (Legacy Data), aiutando a creare nuove forme di conoscenza e migliorando l'accessibilità delle informazioni. Il corso fornisce tutti gli strumenti necessari per padroneggiare queste tecniche e applicarle autonomamente nella propria ricerca. La partecipazione al laboratorio porta al riconoscimento di 2 CFU, ove applicabile.
Luogo e modalità
Le attività si terranno in presenza presso la Sapienza Università di Roma, nel laboratorio LAD (Edificio di Lettere e Filosofia CU003, III piano), alternate a sessioni di lavoro autonomo.
Responsabili
- Julian Bogdani (julian.bogdani@uniroma1.it)
- Lorenzo Cardarelli (lorenzo.cardarelli@uniroma1.it)
Iscrizione
Per iscriversi è necessario compilare il modulo Google entro domenica 8 marzo 2026 al seguente indirizzo: https://forms.gle/RzLznJxGWYNpGzeZ6.
In caso di rinuncia o complicazioni, è fondamentale darne comunicazione all’indirizzo lorenzo.cardarelli@uniroma1.it.
Calendario lezioni
Sono previste 3 lezioni introduttive:
- 12 Marzo: Introduzione all'Intelligenza Artificiale in archeologia.
- 19 Marzo: Presentazione di PyPottery e introduzione al caso studio.
- 26 Marzo: Definizione del dataset e divisione del materiale.
Nel corso del laboratorio saranno poi fissati degli appuntamenti periodici per eventuali dubbi e criticità (anche in modalità remota). Dopo l'attività autonoma è previsto un incontro conclusivo per l'implementazione e l'addestramento del modello.
Profilo
Il laboratorio è aperto a tutti coloro che sono interessati ad approfondire l'uso di tecnologie informatiche e l'automazione nella gestione dei dati.
Solo CFU?
Hai bisogno di crediti formativi ma non puoi frequentare l'intero corso? È prevista un'attività integrativa specifica per chi necessita solo di completare i CFU. Questa modalità è pensata per studenti non specializzati o con esigenze curriculari specifiche.
Scrivi a julian.bogdani@uniroma1.it per richiedere la partecipazione a questa modalità.
Altre informazioni
Le attività di laboratorio verranno svolte secondo la modalità BYOD (Bring Your Own Device); è dunque necessario portare il proprio computer portatile.

![[a.a. 25-26] Deep Learning per la classificazione della ceramica archeologica di null](/static/1f7c5dfd11e9efbbfb1c087fa3a899e4/90b62/locadina_2026.avif)