CLEBA

Lingua Insegnamento:

Italiano
Testi di riferimento:

Materiale bibiliografico fornito dal docente
Obiettivi formativi:

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.
Modalità di verifica dell'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.
Sostenibilità:
Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile:

Questo insegnamento concorre alla realizzazione degli obiettivi ONU dell'Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile
Altre Informazioni:

Email fabio.fioravanti@unich.it
Ricevimento studenti per appuntamento.