- Docente: Valentina Presutti
- Crediti formativi: 6
- SSD: INF/01
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Moduli: Valentina Presutti (Modulo 1) Andrea Giovanni Nuzzolese (Modulo 2)
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 1) Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 2)
- Campus: Bologna
- Corso: Laurea Magistrale in Artificial intelligence (cod. 9063)
Conoscenze e abilità da conseguire
Al termine dell'attività formativa, lo studente conosce metodi (semi-)automatizzati per l'interpretazione di dati e contenuti come fonti di conoscenza. Lo studente domina i principi dell'estrazione, dell'ingegneria e del collegamento della conoscenza, rendendo i dati adatti al ragionamento automatico, tipicamente su piattaforme decentralizzate come il Web.
Contenuti
Knowledge graphs and ontologies
OWL, RDF, SPARQL
Ontology Design methodologies, focus on Extreme Design
Intensional and Extensional modelling
Ontology design patterns
Knowledge Acquisition
Applied reasoning
Testi/Bibliografia
Note e slide fornite dal docente.
Hitzler, P., Gangemi, A., & Janowicz, K. (2016). Ontology Engineering with Ontology Design Patterns. Amsterdam: IOS Press.
P.A. Bonatti, S. Decker, A. Polleres, V. Presutti, Knowledge graphs: new directions for knowledge representation on the Semantic Web (dagstuhl seminar 18371). Dagstuhl Rep. 8(9), 29–111 (2019)
Metodi didattici
Lezioni frontali e quiz di auto-valutazione.
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
- Progetto in gruppo, scelto da una lista proposta dai docenti (con valutazione individuale)
- Presentazione individuale: analisi critica di un articolo scientifico selezionato da una lista fornita dai docenti (10 minuti)
Progetto: I gruppi dovranno applicare la metodologia eXtreme Design (spiegata e sperimentata durante il corso) per la creazione di un knowledge graph a partire da una risorsa esistente (banca dati, testo, etc.), riusando / estendendo altre ontologie.
I docenti assegneranno un progetto ad ogni gruppo, sul dominio dei beni culturali, fornendo loro le specifiche di realizzazione. Prima dell'assegnazione ogni gruppo potrà esprimere due preferenze in base a una lista di progetti disponibili. Le preferenze saranno tenute in considerazione ma non garantite (in caso di conflitti).
Strumenti a supporto della didattica
Slide e tool per l'autovalutazione.
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Valentina Presutti
Consulta il sito web di Andrea Giovanni Nuzzolese