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SEMANTIC WEB AND LINKED DATA

CODICE 80459
ANNO ACCADEMICO 2022/2023
CFU
  • 6 cfu al 2° anno di 11160 COMPUTER ENGINEERING (LM-32) - GENOVA
  • SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE ING-INF/05
    LINGUA Inglese
    SEDE
  • GENOVA
  • PERIODO 1° Semestre
    MATERIALE DIDATTICO AULAWEB

    PRESENTAZIONE

    Le tecnologie del Semantic Web e dei Linked Data sono il fulcro di questo insegnamento: partendo da XML e RDF fino alla rappresentazioni concettuali in OWL. Queste tecnologie, e le metodologie collegate, saranno utilizzate nella progettazione e implementazione di interfacce utente "smart", che sfruttino le ontologie e gli open and linked data. 
    Infine verranno presentato strumenti software e casi d'uso per confrontare Semantic Web e Machine Learning nella gestione di dataset e sistemi complessi.

    OBIETTIVI E CONTENUTI

    OBIETTIVI FORMATIVI

    In this course, you will learn the fundamentals of Semantic Web technologies. You will learn how to collect information form linked data and metadata to represent knowledge an build knowledge bases, and how to access and benefit from semantic web technologies applied to smart applications in a H2020 perspective.

    OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

    Alla fine del corso lo studente acquisirà abilità e competenze relative alla progettazione e all'implementazione di app e servizi "intelligenti" basati su tecnologie semantiche.

    MODALITA' DIDATTICHE

    Lezioni e seminari tematici. Attività online saranno messe a disposizione sulle piattaforme messe a disposizione dall'Ateneo per permettere una valutazione continua della preparazione degli studenti.

    PROGRAMMA/CONTENUTO

    1. Introduzione al Web Semantico come Web dei dati: le tecnologie basate su XML, i loro vantaggi e gli strumenti per l’interscambio di open and linked data.
    2. Linguaggi per la descrizione, l‘annotazione, l’interrogazione e la rappresentazione di conoscenza semantica: RDF, RDF-S, SPARQL, OWL.
    3. Ontologie e metadati per il Web Semantico: la metadatazione di risorse digitali tramite metadata standard (Dublin Core, Linked Data), la progettazione di ontologie per la realizzazione di motori di ricerca e reasoner semantici.
    4. Progettazione e realizzazione di smart applications  e semantic web services.
    5. Deep Learning e Semantic Web con dataset semantici.
    6. Linked Data Programming e Semantic Knowledge Mining

    TESTI/BIBLIOGRAFIA

    DOCENTI E COMMISSIONI

    LEZIONI

    Orari delle lezioni

    L'orario di tutti gli insegnamenti è consultabile su EasyAcademy.

    ESAMI

    MODALITA' D'ESAME

    Presentazione orale del progetto finale assegnato e valutazione delle attività online intermedie.

    MODALITA' DI ACCERTAMENTO

    La valutazione sarà basata sulla media tra i punteggi ottenuti nella valutazione continua delle attività online svolte durante il semestre (50%) e la presentazione orale del progetto finale assegnato sugli argomenti riguardanti il corso (50%).

    Calendario appelli

    Data Ora Luogo Tipologia Note

    ALTRE INFORMAZIONI

    Gli studenti con disabilità o con DSA possono fare richiesta di misure compensative/dispensative per l'esame. Le modalità saranno definite caso per caso insieme al Referente per Ingegneria del Comitato di Ateneo per il supporto agli studenti disabili e con DSA, prof. Francesco Curatelli. Gli studenti che volessero farne richiesta sono invitati a contattare il docente mettendo in copia il Referente  (francesco.curatelli@unige.it).