Antonio LIETO | COMPUTER SCIENCE
Antonio LIETO COMPUTER SCIENCE
cod. 0323200010
COMPUTER SCIENCE
| 0323200010 | |
| DIPARTIMENTO DI SCIENZE POLITICHE E DELLA COMUNICAZIONE | |
| CORSO DI LAUREA MAGISTRALE | |
| DIGITAL MARKETING | |
| 2024/2025 |
| OBBLIGATORIO | |
| ANNO CORSO 1 | |
| ANNO ORDINAMENTO 2024 | |
| PRIMO SEMESTRE |
| SSD | CFU | ORE | ATTIVITÀ | |
|---|---|---|---|---|
| INF/01 | 6 | 30 | LEZIONE |
| Appello | Data | Sessione | |
|---|---|---|---|
| COMPUTER SCIENCE | 19/12/2024 - 16:00 | SESSIONE ORDINARIA | |
| COMPUTER SCIENCE | 24/01/2025 - 16:00 | SESSIONE ORDINARIA | |
| COMPUTER SCIENCE | 14/02/2025 - 16:00 | SESSIONE ORDINARIA |
| Obiettivi | |
|---|---|
| IL CORSO FORNISCE UNA INTRODUZIONE AI CONCETTI DI BASE DELLA PROGRAMMAZIONE E FORNISCE UNA INTRODUZIONE AI PRINCIPALI METODI E TECNICHE DI MODELLAZIONE DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE (SIA DI TIPO SIMBOLICO CHE CONNESSIOSTA) CON UN FOCUS SPECIFICO SU SISTEMI DI RAPPRESENTAZIONE E GESTIONE DELLA CONOSCENZA BASATI SU ONTOLOGIE, KNOWLEDGE GRAPHS E LINKED DATA. AL TERMINE DI QUESTO CORSO, GLI STUDENTI DOVREBBERO ESSERE IN GRADO DI: • ESSERE IN GRADO DI AVERE UN APPROCCIO COMPUTAZIONALE AL PROBLEM SOLVING CHE PERMETTA LORO DI SCRIVERE DEI BREVI PROGRAMMI • ESSERE IN GRADO DI COMPRENDERE LA DIFFERENZA TRA PROGRAMMI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE NEURALE E SIMBOLICA • CREARE SISTEMI DI RAPPRESENTAZIONE E GESTIONE DELLA CONOSCENZA IN GRADO DA FUNGERE DA SISTEMI DI SUPPORTO ALLE DECISIONI |
| Prerequisiti | |
|---|---|
| NESSUNO MA È PREFERIBILE UNA CONOSCENZA DI BASE DI NOZIONI DI LOGICA E STATISTICA |
| Contenuti | |
|---|---|
| INTRODUZIONE AI PARADIGMI DI MODELLAZIONE DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE (MODELLI CONNESSIONISTI, SIMBOLICI, IBRIDI). RAPPRESENTAZIONE DELLA CONOSCENZA NELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE: CENNI STORICI (RETI SEMANTICHE, FRAME, REGOLE DI PRODUZIONE). INTRODUZIONE ALLE ONTOLOGIE E A SISTEMI DI RAGIONAMENTO ONTOLOGICO. IL PARADIGMA DEI LINKED DATA E I LINKED OPEN DATA: STANDARD (SKOS) E RISORSE (VOCABOLARI). LINKED DATA NEI BENI CULTURALI (EUROPEANA). INTERROGAZIONE DI BASI DI CONOSCENZA RDF CON SPARQL. ARCHITETTURE SOFTWARE PER IL WEB SEMANTICO E I LINKED DATA. VISUALIZZAZIONE DI ONTOLOGIE E GRAFI RDF. |
| Metodi Didattici | |
|---|---|
| LEZIONI FRONTALI E LABORATORIO |
| Verifica dell'apprendimento | |
|---|---|
| DISCUSSIONE DI UN PROGETTO + ESAME ORALE |
| Testi | |
|---|---|
| LIETO A. COGNITIVE DESIGN FOR ARTIFICIAL MINDS, ROUTLEDGE/TAYLOR & FRANCIS (2021): |
BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2024-11-29]
