L’obiettivo formativo per lo studente è che raggiunga i seguenti risultati di apprendimento:
Conoscenza e capacità di comprensione
Il corso intende fornire le conoscenze metodologiche e applicative avanzate relative ai principali strumenti e metodi per la raccolta, la gestione e l’analisi di insiemi di dati potenzialmente grandi con applicazioni in intelligenza artificiale.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Al termine del corso, lo studente sarà in grado di utilizzare efficacemente metodi e strumenti avanzati per la raccolta, la gestione e l’analisi di insiemi di dati di grandi dimensioni per applicazioni in intelligenza artificiale.
Prerequisiti
Lo studente deve possedere le conoscenze di base relative ai big data ed all’intelligenza artificiale. È consigliata la conoscenza di un linguaggio di programmazione.
Metodi didattici
Sviluppo di progetto o approfondimento da svolgere individualmente o in piccoli gruppi.
Verifica Apprendimento
Conoscenza e capacità di comprensione
La verifica dei risultati di apprendimento sarà effettuata tramite la discussione del progetto o approfondimento. L’elaborato dovrà essere inviato al docente almeno una settimana prima della data dell’esame. La valutazione finale è espressa in trentesimi.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Durante lo sviluppo del progetto (o approfondimento) e la discussione dello stesso si verifica la capacità degli studenti di applicare le conoscenze delle tecniche e degli strumenti di Big Data per l’uso in intelligenza artificiale.
Testi
Materiale bibiliografico fornito dal docente
Contenuti
Sviluppo di un progetto o approfondimento di un argomento avanzato relativo ai big data con applicazioni in intelligenza artificiale.
