1. [I]nfo
  2. [M]oduli
  3. [B]acheca
  4. [P]rogramma
  5. [O]rari
  6. [E]sami
  7. E[v]enti
  8. [F]iles

Generali:

  • Dipartimento: Ingegneria
  • Settore Ministeriale: ING-INF/05
  • Codice di verbalizzazione: 8039555
  • Metodi di insegnamento: Frontale E Altro
  • Metodi di valutazione: Scritto E Orale
  • Prerequisiti: Nessun prerequisito è imposto al corso per gli studenti della Laurea Magistrale (quindi in possesso della Laurea in Informatica o Ing. Internet, Ing. Informatica). Rimane ferma la dipendenza culturale del Corso dalla Offerta didattica della Laurea Magistrale di Informatica, in cui alcuni corsi (cioè Intelligenza Artificiale 2, Information Retrieval e Natural Language Processing), erogati nel I anno o nel I semestre del II anno, costituiscono conoscenza fondamentali per meglio seguire ed approfondire i temi del Corso.
  • Obiettivi: Il Web è la più grande collezione di informazione in formato digitale attualmente disponibile in modo pubblicamente accessibile. Il corso affronta gli aspetti teorici e realizzativi che ne consentono lo sfruttamento, dai processi di indicizzazione, accesso e recupero di informazione alla acquisizione di conoscenza da grandi collezioni di dati distribuite geograficamente. Le finalità del corso sono di: �� Approfondire tematiche legate all��apprendimento automatico, presentando i metodi avanzati di induzione di conoscenza dai dati (kernel machines, deep neural networks). �� Conoscere i diversi modelli utilizzati nei motori di ricerca per il WWW e nelle loro declinazioni semantiche (Semantic Enterprise Search). �� Conoscere le tecnologie avanzate di Intelligenza Artificiale applicata al Web, per il trattamento linguistico dei testi (Natural Language Processing) e sperimentarne la applicazione nei domini del Social Web in problemi di Semantic document management, Link Analysis e Opinion Mining. Al termine del corso, lo studente avrà acquisito le competenze necessarie per comprendere la progettazione di modelli avanzati di applicazioni Web incluse le tecnologie del linguaggio ed i sistemi social Web analysis (*conoscenza e capacità di comprensione*). In particolare, lo studente avrà avuto modo di apprendere gli strumenti e le tecnologie per progettare tali strumenti secondo la realizzazione di progetti di media complessità negli scenari di applicazione Web (*capacità di applicare conoscenza e comprensione*). Il riferimento a contesti applicativi largamente studiati e la necessità di individuare gli elementi essenziali dei processi di apprendimento automatico usati e delle informazioni presenti nei dati mirano a realizzare una forte *autonomia di giudizio* nello studente, obbiettivo rilevante del Corso. Osserviamo che la analisi richiesta nella progettazione logica di workflow Web coinvolti dal Corso insiste su scenari tipici della comunicazione organizzativa o mediatica. Queste competenze dunque stimolano in modo sistematico le *abilità comunicative* dello studente e le capacità di agire in modo consistente da consumatore o produttore di informazione mediata dalla tecnologia Web. La *capacità di apprendimento* in questo Corso è dunque stimolata in modo significativo sia nei processi interpretativi che nei processi di progettazione: i flussi algoritmici avanzati presentati variano infatti da applicazioni ad algoritmica complessa (ad esempio problemi complessi di pattern recognition) a metodi guidati dai dati (Machine Learning come i metodi kernel per la classificazioni automatica) e consentono allo studente metodi critici ed analitici in fronti molto diversi ed ugualmente importanti delle moderne ICTs.

Didattica:

  • A.A.: 2019/2020
  • Canale: UNICO
  • Crediti: 9
  • Obbligo di Frequenza: No
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