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Lingua Insegnamento:Italiano
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Testi di riferimento:
Materiale bibiliografico fornito dal docente
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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.
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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.
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Metodi didattici:
Sviluppo di progetto o approfondimento da svolgere individualmente o in piccoli gruppi.
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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 due settimane 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.
Gli studenti e le studentesse con disabilità, DSA o altri bisogni educativi speciali possono usufruire di un trattamento individualizzato in sede di esame, nel rispetto della normativa e di quanto previsto nella Carta dei Servizi di Ateneo (https://www.unich.it/sites/default/files/2024-02/carta_dei_servizi_0.pdf), previa intesa con il docente della materia. Per richiedere le misure compensative e dispensative è necessario afferire al Servizio CON_TE_STO seguendo la procedura indicata nella Carta dei Servizi.
Si invitano gli studenti e le studentesse a prendere contatti con il docente durante lo svolgimento delle lezioni, o comunque con largo anticipo rispetto alla data dell’appello, per conoscere le modalità di esame e le misure che sono accettate.
Per essere orientati e indirizzati ai diversi servizi offerti dall’Ateneo è possibile contattare il Docente Referente del Dipartimento: Prof. Domenico Raucci domenico.raucci@unich.it -
Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile:
Questo insegnamento concorre alla realizzazione degli obiettivi ONU dell'Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile
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Altre Informazioni:Email fabio.fioravanti@unich.it
Ricevimento studenti per appuntamento.
Sviluppo di un progetto o approfondimento di un argomento avanzato relativo ai big data con applicazioni in intelligenza artificiale.
Il progetto, o lo studio di un argomento avanzato, deve essere concordato con il docente almeno due mesi prima della data di esame.
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