Università degli Studi di Roma "Tor Vergata"

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.