Engineering in Computer Science and Artificial Intelligence - Ingegneria Informatica e Intelligenza Artificiale

Obiettivi generali: Conoscenza dei principali scenari applicativi di interesse nell'analisi di collezioni di dati appartenenti a spazi euclidei o non di elevata dimensionalità. Conoscenza e comprensione dei principali problemi metodologici e di analisi posti dalla dimensione crescente dei dati. Conoscenza delle principali tecniche di soluzione e dei principali strumenti a disposizione per implementarle. Comprensione degli aspetti teorici e fondazionali delle principali tecniche per l'analisi di collezioni di dati di grandi dimensioni Capacità di tradurre le nozioni acquisite in programmi per la soluzione di problemi specifici. Conoscenza delle principali tecniche di valutazione e loro applicazione a scenari specifici. Obiettivi specifici: Capacità di: - individuare le tecniche più adatte a un problema di analisi di dati ad elevata dimensionalità; - implementare la soluzione proposta, individuando gli strumenti più adatti a raggiungere lo scopo tra quelli disponibili; - progettare e realizzari scenari sperimentali per valutare le soluzioni proposte in condizioni realistiche; Conoscenza e comprensione: - conoscenza dei principali scenari applicativi; - conoscenza delle principali tecniche di analisi; - comprensione dei presupposti teorici e metodologici alla base delle tecniche principali - conoscenza e comprensione delle principali tecniche e indici di valutazione delle prestazioni Applicare conoscenza e comprensione: - essere in grado di tradurre esigenze applicative in problemi concreti di analisi dei dati; - essere in grado di identificare gli aspetti del problema, se presenti, che potrebbero rendere la dimensione (o dimensionalità) dei dati un fattore critico; - essere in grado di individuare le tecniche e gli strumenti più adatti alla soluzione dei problemi concreti di cui sopra; - essere in grado di stimare a priori, almeno qualitativamente, la scalabilità delle soluzioni proposte; Capacità critiche e di giudizio: Essere in grado di valutare, anche sperimentalmente, l'efficacia, l'efficienza e la scalabilità delle soluzioni proposte Capacità comunicative: Essere in grado di descrivere in modo efficace le specifiche di un problema e di comunicare ad altri le scelte adottate e le motivazioni sottostanti a tali scelte. Capacità di apprendimento: Il corso consentirà lo sviluppo di capacità di approfondimento autonomo su argomenti del corso o ad essi correlati. Metterà lo studente nelle condizioni di individuare e consultare in modo critico manuali avanzati o letteratura scientifica per affrontare scenari nuovi oppure per applicare tecniche alternative a scenari noti.