27311 - INFORMATICA UMANISTICA (1)

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso lo/a studente/ssa comprende il concetto di informazione e conosce i metodi della rappresentazione digitale e dei sistemi di elaborazione automatica dei dati nel campo delle discipline umanistiche. Possiede inoltre conoscenze teoriche, capacità metodologiche e tecniche per rappresentare ed elaborare dati di natura umanistica.

Contenuti

Gli studenti padroneggeranno le basi della rappresentazione e dell'estrazione di informazioni da contenuti digitali, intesi come dati adatti all'interrogazione automatica e all'elaborazione software. Il corso prevede i seguenti temi:

Progettazione e interrogazione di Knowledge Graphs con metodi di logica computazionale.
Estrazione della conoscenza come ibridazione di euristiche basate su regole (scraping, modelli linguistici, analisi dei dati basata su grafi) o metodi statistici (apprendimento automatico, modelli generativi) per l'estrazione di dati da contenuti qualsiasi.
La rappresentazione e l'estrazione saranno presentate sia da un punto di vista fondazionale (filosofico, cognitivo), sia dal punto di vista della soddisfazione ottimale dei requisiti orientati al compito.
Il Web sarà la piattaforma computazionale per apprendere, testare e applicare i metodi appresi, con esempi tratti dalla filosofia, dalle scienze sociali e umanistiche.
Durante il corso verranno introdotti alcuni componenti software.

Seminari su applicazioni di informatica umanistica su casi di studio concreti complementeranno il corso. 

Testi/Bibliografia

Materiali delle lezioni e dei seminari distribuiti su Virtuale, che includeranno puntatori a tutorial e articoli disponibili sul Web per integrare conoscenze di base.

Metodi didattici

Il corso si svolgerà in lezioni frontali di 2 ore ciascuna, eventualmente comprensive di esercitazioni e seminari di ospiti.

Tempo permettendo, un piccolo progetto verrà realizzato da gruppi di studenti. Agli studenti verranno proposte competizioni informali, ex. una caccia al tesoro SPARQL.

Progetti e competizioni informali concorreranno alla valutazione finale.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

L'esame finale consisterà in un project work da presentare/difendere con il docente. Gli studenti lavoreranno in piccoli gruppi (tipicamente 3 membri), scegliendo un dominio o un problema realistico che può essere modellato, studiato e valutato.

La scelta sarà guidata dal docente, che accompagnerà i gruppi nel lavoro quando necessario. Il lavoro dovrebbe essere equamente distribuito tra i membri e motivato durante la presentazione dell'esame.

Strumenti a supporto della didattica

Oltre alle strutture didattiche installate nel laboratorio, gli studenti utilizzeranno strumenti software per la progettazione, l'interrogazione e la visualizzazione di grafi di conoscenza su macchine esistenti. Gli strumenti consentiranno agli studenti di sperimentare un ambiente realistico.

I social media saranno utilizzati anche per l'interazione informale tra gli studenti e con l'insegnante.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Aldo Gangemi