Basi di Dati e Lab (Corso di Laurea in Ingegneria Informatica Laurea D.M. 270/04) 2016/2017

 

Prof. Francesco Guerra
Dott. Ing. Laura Po
Dott. Fabio Benedetti


Anno Accademico 2016-2017

Questo sito Web dedicato all'insegnamento di Basi di Dati consente agli allievi di avere accesso a tutte le informazioni relative a finalità, programma, testi adottati e modalità di valutazione del corso. E' inoltre incluso il link al syllabus contenente la lista di tutte le lezioni e degli argomenti trattati.
Per ulteriori informazioni rivolgersi a This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
Per gli studenti interessati a tesi nell'ambito delle Basi di Dati vedere la pagina relativa alle Tesi Disponibili

Orario Lezioni

II Semestre (27.02.2017 - 07.06.2017)

Lunedì, h. 9-11 in Aula P1.5 (FA-1E) Dipartimento di Ingegneria "Enzo Ferrari"

Lunedì, h. 14-17 laboratorio A-L nel laboratorio P2.6 (FA-2F Linfa), Dipartimento di Ingegneria "Enzo Ferrari"

Giovedì, h. 10-13 in Aula P1.5 (FA-1E), Dipartimento di Ingegneria "Enzo Ferrari"

Venerdì, h. 14-17 laboratorio M-Z nel laboratorio P2.6 (FA-2F Linfa), Dipartimento di Ingegneria "Enzo Ferrari"

Sospensione delle lezioni dal 13.04.2016 al 18.04.2016 per le vacanze di Pasqua.

Per il secondo semestre è prevista una sospensione delle lezioni dedicate alle prove intermedie dal 14.04.2016 al 19.04.2016.


Orario di Ricevimento

Prof. Francesco Guerra

Giovedì h. 9.30-11 - Dipartimento di Ingegneria "Enzo Ferrari", edificio 27, primo piano, ufficio IM-1-15.

Dott. Ing. Laura Po - dal 17 marzo 2017

Mercoledì h. 12-13:30 - Dipartimento di Ingegneria "Enzo Ferrari", edificio 27, primo piano. Ufficio: MO-27-01-a19
(Oppure su appuntamento col docente concordato tramite email)
 

Dott. Giovanni Simonini, Dott. Luca Gagliardelli e Dott. Zhu Song

Giovedì h. 16-18 - Dipartimento di Ingegneria "Enzo Ferrari", edificio 27, primo piano, laboratorio dottorandi DBGroup.

 

Programma dell'Insegnamento

Programma dell'insegnamento su esse3 in italiano e in inglese

 

Contenuti

 

1 Progettazione di basi di dati
1.1 Progettazione concettuale: modello Entità-Associazione
1.2 Progettazione logica: modello relazionale
Teoria e linguaggi relazionali
1.3 Algebra relazionale.
1.4 Il linguaggio di interrogazione non procedurale SQL92
1.5 Introduzione alla teoria delle dipendenze funzionali e della normalizzazione
1.6 Generalità sui Sistemi di Gestione per Basi di Dati (DBMS). Architettura a tre livelli di un DBMS (ANSI/X3/Sparc); architettura di un DBMS relazionale

2 Esercitazioni pratiche in laboratorio
2.1 Introduzione all'ambiente SQL Server 2008. Nozioni sull'importazione ed esportazione di dati. Uso del SQL Book On Line. Strumenti grafici per la creazione di database: introduzione all'ambiente MySQL Workbench.
2.2 Elementi fondamentali di una base di dati. Creazione, modifica ed eliminazione di un database e delle relative tabelle. Definizione e modifica di vincoli. Operazioni di manipolazione dati: INSERT, UPDATE, e DELETE.
2.3 Interrogazioni di una base di dati. Query complesse: JOIN e subquery, tabelle derivate. Trattamento dei valori NULL.
2.4 Elementi di struttura complessi: Viste, Indici.
2.5 Introduzione al linguaggio Transact-SQL. Elementi di Programmazione strutturata: Stored Procedure, Trigger, Funzioni. Elementi di sviluppo di applicazioni basate su DB.

 

Obiettivi

 

Fornire i concetti fondamentali di modelli concettuali e modelli logici per basi di dati relazionali; acquisire la capacità di progettare, creare, modificare e interrogare un database.

Prerequisiti

Propedeuticità obbligatorie: Analisi Matematica I, Fondamenti di Informatica I e Lab., Inglese
Propedeuticità consigliate: Fondamenti di Informatica II e Lab.,Analisi Matematica II, Calcolatori Elettronici
Per studenti provenienti da altre sedi universitarie e/o altri corsi di studio l'acquisizione di contenuti analoghi ai corsi soprannominati.

 

Metodi Didattici

 

Lezioni frontali, esercitazioni pratiche, attività pratiche di laboratorio.

 

Verifica dell'apprendimento

 

Prova di laboratorio, esame scritto sull'intero programma, esame orale opzionale.

 

Risultati di apprendimento attesi

 

Conoscenza e capacità di comprensione: Tramite lezioni in aula, lo studente avrà solide conoscenze e capacità di comprensione nell'ambito della teoria delle basi di dati relazionali, della raccolta ed analisi dei requisiti, delle metodologie di progettazione concettuale e logica, delle tecniche di interrogazione.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Tramite esercitazioni in aula ed esercitazioni pratiche al computer, lo studente sarà in grado di applicare le conoscenze acquisite nella progettazione ed implementazione di un database.

Autonomia di giudizio: Grazie alla risoluzione di esercizi individuali ed esercizi pratici in laboratorio, lo studente sarà in grado di valutare criticamente le scelte progettuali e implementative adottate e i risultati ottenuti.

Abilità comunicative: Le domande aperte dell'esame scritto, nonché l'eventuale prova orale, daranno modo allo studente di organizzare e presentare con chiarezza mediante il linguaggio tecnico appropriato, i risultati del proprio lavoro.

Capacità di apprendimento: Le attività descritte consentiranno allo studente di acquisire gli strumenti metodologici per proseguire gli studi e per potere provvedere autonomamente al proprio aggiornamento, particolarmente cruciale in un ambito di gestione dell'informazione, dove le tecnologie sono in continua evoluzione.

 

Modalità d'esame e iscrizione agli appelli

Modalità d'Esame:

L'esame di Basi di Dati e Lab consiste nello svolgimento di una prova scritta (eventualmente sostituibile da due prove intermedie) e di una prova in laboratorio, più un'eventuale prova orale.

Ciascuna prova (prova scritta completa, prova scritta intermedia, prova di laboratorio) è valutata positivamente se ha raggiunto un voto pari almeno a 16/30.

La valutazione verrà calcolata con una media pesata dei voti (arrotondata per difetto); in tale media il voto della prova scritta vale 2/3 (oppure 1/3 per ciascuna delle due prove intermedie) e il voto della prova di laboratorio vale 1/3. Tale valutazione può essere incrementata fino a un massimo di 2 punti sostenendo la prova orale.

In caso di valutazione finale inferiore a 18/30 è indispensabile sostenere una prova orale.

La prova orale può essere sostenuta solo dopo avere  superato sia la prova scritta che la prova di laboratorio. La prova orale è relativa a tutti gli argomenti trattati durante il corso.

Vincoli d'Esame:

  • Si può partecipare ad un solo appello di seconda prova parziale.
  •  Si può partecipare ad al massimo due appelli di prova scritta tra giugno e luglio (vale come prova scritta sia una prova scritta parziale che una prova scritta completa).
  • Si può partecipare ad al massimo due appelli di prova di laboratorio tra giugno e luglio.
  • Non ci sono vincoli di precedenza per la partecipazione a prova scritta e prova di laboratorio.

Iscrizione agli appelli:

Per accedere agli appelli (prova scritta completa, prova scritta intermedia, prova di laboratorio) gli studenti dovranno iscriversi alle apposite liste predisposte sul sito ESSE3.

Per sostenere la prova orale gli studenti possono presentarsi direttamente durante il  ricevimento studenti.
Iscrizione su esse3

Modalità di verbalizzazione dei voti:

Per poter verbalizzare il voto lo studente dovrà recarsi nell'ufficio del professore in occasione degli appelli orali o in orario di ricevimento. La pubblicazione dei voti su esse3 non comporta la verbalizzazione (non è necessario nè accettare nè rifiutare il voto della prova scritta)

Si ricorda agli studenti di prendere visione periodicamente dei comunicati del docente nella sezione NEWS sul sito o su twitter.

 

Materiale Didattico e Syllabus A.A. 2015/16

Il corso si avvale del testo di riferimento più alcune slide proiettate a lezione. Il syllabus, contenente gli argomenti trattati a lezione e le slide utilizzate saranno pubblicati sul sistema per la gestione del materiale didattico DOLLY.

Iscrizione al corso:

Gli studenti sono tenuti ad iscriversi al corso su DOLLY.
Istruzioni:
Scegliere l'autenticazione "login utente" ed utilizzare le proprie credenziali LDAP (credenziali di accesso all'account di posta di ateneo). Iscriversi al corso Basi di Dati e Lab e immettere la Chiave di Iscrizione per poter visualizzare il materiale. La Chiave di Iscrizione verrà fornita dal docente a lezione oppure potrà essere richiesta dagli studenti inviando una mail a This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it. , comunicando l'insegnamento per il quale si richiede la chiave di iscrizione.

 

Insegnamenti A.A. precedenti

 

Libro di Testo

  • Progetto di Basi di Dati Relazionali: Lezioni ed Esercizi -Autori: Beneventano, Bergamaschi, Guerra, Vincini - Editore: Pitagora Editrice - Bologna - Edizione 2007
    Ulteriori dettagli ed Errata corrige
 
 
 

Per ulteriori informazioni rivolgersi a This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
Gli studenti devono necessariamente utilizzare l'e-mail ufficiale fornita dall'Università.
Per informazioni Mail Studenti

Fondamenti di Informatica e Laboratorio (Corso di Laurea in Ingegneria Elettronica D.M. 270/04) 2016/2017

Prof. Ing. Domenico Beneventano
Dott. Ing. Serra Giuseppe

 


Anno Accademico 2016-2017

Questo server Web dedicato al corso di Fondamenti di Informatica e Laboratorio consente agli allievi di avere accesso a tutte le informazioni relative a finalità, contenuti, testi adottati e modalità di valutazione del corso. 
Per ulteriori informazioni rivolgersi ai docenti agli indirizzi This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.  e This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
Si raccomanda di contattare i docenti ESCLUSIVAMENTE con la posta di ateneo (es. This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it. ) specificando il Corso di Laurea.

Orario Lezioni

Orario I Semestre (19.09.2016 - 23.12.2016)

Lunedì, h. 14-17 in Aula P16 (FA1A) Ingegneria

Venerdì, h. 11-13 in Laboratorio INFOMEC P25  Ingegneria

 

Orario di Ricevimento

Prof. Domenico Beneventano
Giovedì h. 16-18 - Dipartimento di Ingegneria "Enzo Ferrari", primo piano.

Dott. Ing. Giuseppe Serra 
Ricevimento Studenti via email: contattare il docente all'indirizzo This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.  

 

Programma dell'Insegnamento

Il programma è disponibile al seguente link (oppure in dolly)

 

Modalità d'esame e iscrizione agli appelli

Modalità d'Esame:

L'esame di Fondamenti di Informatica e Laboratorio consiste:

  • nello svolgimento di una prova scritta (eventualmente sostituibile da due prove intermedie) composta da domande a risposta multipla e a risposta aperta;
  • di una prova in laboratorio per l'esecuzione di esercizi di programmazione;
  • un'eventuale prova orale.

La prova scritta e di laboratorio sono obbligatorie, mentre l'orale è facoltativo. In caso di prova intermedia, la prima prova verrà svolta nella settimana di sospensione delle lezioni (dall'11/04/2014 al 16/04/2014), mentre la seconda prova verrà svolta subito dopo il termine delle lezioni.

La prova scritta si intende superata con un voto pari almeno a 16/30; nel caso in cui la prova scritta sia sostituita dalle  prove intermedie, la prova scritta si intende superata se entrambe le prove intermedie hanno un voto pari almeno a 16/30. Il voto della prova scritta è la media dei voti delle due prove.

La valutazione finale dell'esame verrà composta con una media pesata dei voti; in tale media il voto della prova scritta vale 2/3 e il voto della prova di laboratorio vale 1/3. L'esame si intende superato se tale media pesata risulta almeno pari a 18/30. Lo studente che ha superato l'esame può richiedere di sostenere la prova orale facoltativa; sostenendo tale prova il voto finale potrà aumentare/diminuire al più di due punti

Iscrizione agli appelli

Per accedere agli appelli (prova scritta completa, prova scritta intermedia, prova di laboratorio) gli studenti dovranno iscriversi alle apposite liste predisposte sul sito ESSE3. Si richiede inoltre di portare con se durante ogni esame, un documento di riconoscimento e/o il tesserino universitario. 
Iscrizione su esse3

Modalità di verbalizzazione dei voti:

Gli esiti ed i voti delle singole prove verranno pubblicati su esse3 nonchè comunicati via mail all'indirizzo di posta universitaria. Non è necessario accettare/rifiutare il voto tramite esse3. Per poter verbalizzare il voto lo studente dovrà recarsi nell'ufficio del professore durante l'orario di ricevimento o nelle date degli appelli comunicate dal docente nella sezione NOTIZIE ed EVENTI sul sito di Fondamenti di Informatica e Laboratorio.

 

Materiale Didattico a.a. 2016/17

Il corso si avvale del testo di riferimento e delle slide proiettate a lezione. Le slide saranno pubblicate sul sistema per la gestione del materiale didattico DOLLY. 
Istruzioni per l'accesso a DOLLY:
  • Accedere al seguente link.
  • Scegliere l'autenticazione "login utente" ed utilizzare le proprie credenziali LDAP (credenziali di accesso all'account di posta di ateneo).
  • Iscriversi al corso Fondamenti di Informatica e Laboratorio. 

Nota Importante! Tutto il materiale didattico verrà distribuito ESCLUSIVAMENTE attraverso questo sito web. Il sito verrà aggiornato settimanalmente con nuovo materiale.

 

VIsual Studio 2013 - DreamSpark

Per scaricare Visual Studio 2013 occorre iscriversi a DreamSpark http://web.ing.unimo.it/dreamspark/index.html

 

Libro di Testo

  • Beneventano D, Bergamaschi S., Sartori C., Lezioni di Fondamenti di Informatica - Linguaggio di Riferimento C, Progetto Leonardo, ed. Esculapio Bologna
  • Bellini, Guidi, Linguaggio C, Mc-Graw Hill Italia, 2009 
  • Kim n. King, Programmazione in C, APOGEO 2009 

  • Dennis M. Ritchie, Brian W. KernighanIl linguaggio C - Principi di programmazione e manuale di riferimentoPearson Italia S.p.a., 2004  



Per ulteriori informazioni rivolgersi a This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.  
Gli studenti sono invitati ad utilizzare l'e-mail ufficiale fornita dall'Università.
Per informazioni Mail Studenti

Last Update: 18th February 2013

Knowledge Representation (Rappresentazione della Conoscenza) 2012/2013

Dott. Ing. Laura Po


Academic Year 2012-2013

This site is dedicated to the Knowledge Representation Class of the "Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica" Degree. The course will be teached in English. en flag

On this page students have access to all the information on purpose, program, adopted books, exam modalities and the syllabus (i.e. a detailed list of all the topics faced during the lessons).

For students interested in thesis in the field of Artificial Intelligence, Knowledge Representation, Data Mining, see the web page on the available thesis or write an email to laura.po @ unimore.it.

 

Class timetable

II Academic Period (27.02.2013 - 04.06.2013)

Wednesday h. 10-13  room FA-0A (Lab Multimediale) [Engineering Department "Enzo Ferrari"]

Thursday h. 11.30-13.30  room FA-0A (Lab Multimediale) [Engineering Department "Enzo Ferrari"]

During the second academic period it is expected an interruption of lessons devoted to exams from 12.04.2013 to 17.04.2013

 

Contact and Office hours

Dott. Ing. Laura Po

Office hours: Thurday h. 16-18 - at professor office, Engineering Department "Enzo Ferrari", building B, first floor new.
Mail: This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
Personal web site
Phone number: 059 205 6255
Skype username: laurapo80
 

Course Contents

Goals

The aim of the course is to provide the students a general overview of models and languages for knowledge representation and reasoning techniques developed in the area of Artificial Intelligence. Techniques for intelligent information integration and extraction, first order logic and description logics will be deeply treated. Concepts and languages of the Semantic Web and Data Mining techniques will be introduced.

Prerequisites

Suggested Prerequisites: Database technology (Tecnologia delle Basi di Dati)

Detailed contents

  • Knowledge representation and Deductive Reasoning based on Description Logics

  • Fundamentals of Description Logic and Reasoning.

  • The OLCD Description Logic; knowledge representation and reasoning on databases: the ODB-TOOLS system.

  • Intelligent integration of Information and Ontologies. Definition of di Ontology. Languages and Tools to create ontologies: Protege, OWL.

  • Data Integration and interoperability: state of the art . The MOMIS system & the major commercial Information Integrator systems

  • Semantic Web: general concepts, languages and research trends.

  • Data Mining Techniques (the knowledge mining process, decision trees, association rules, clustering, analysis of case studies)

  • Representing Knowledge in an uncertain domain - elements on probabilistic systems and probabilistic reasoning techniques
  • Recommendation systems - Collaborative filtering, Content-based filtering, Hybrid Recommender Systems

Tools

DES (Datalog Educational System) an open-source Prolog-based implementation of a basic deductive database system.

ODB- Tools ODB-Tools an AI based tool for Object Oriented Databases design and querying.
MOMIS MOMIS an open source tool for data integration.

 

Exam modalities

The exam consists of a written examination and an optional oral test.

Subscription

Students need to subscribe to exam lists published on Esse3

Grade Registration
Students need to go to professor's office during the office hours or exam dates (for updated information see the NEWS section)

 

Slides and teaching materials

All the slides used by the teacher during the lessons will be available on DOLLY.
 

Subscription to the class:

Students are required to enroll in the class by using the DOLLY website.

Instructions:

  • Choose "login utente" authentication, type your LDAP credentials (e-mail account of the university)
  • Enroll in Knowledge Representation Class and enter the Registration Key to view the material
  • the Key Registration will be provided by the teacher in class or can be requested by students by sending e-mail.

 

Thesis for "Laboratorio di Ingegneria Informatica" class

For the class "Laboratorio di Ingegneria Informatica" or Knowledge Representation and Lab ("Rappresentazione della Conoscenza e Lab") it is possible to choose a project from the following topics proposed by the teacher or define a new topic  with the teacher:
Knowledge Representation projects

 

Old Classes

 

Books

  • Stuart Russell and Peter Norvig Artificial Intelligence, a Modern Approach, Prentice Hall, 3rd edition, 2010. link

 

Usefull Links

  • Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) link
  • Associazione Italiana per l'Intelligenza Artificiale link
  • “Introduction to Artificial Intelligence" free online course provide by Standford University link

Knowledge Representation (Rappresentazione della Conoscenza) 2014/2015

Dott. Ing. Laura Po


Academic Year 2014-2015

This site is dedicated to the Knowledge Representation Class of the "Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica" Degree. The course will be teached in English. en flag

On this page students have access to all the information on purpose, program, adopted books, exam modalities and the syllabus (i.e. a detailed list of all the topics faced during the lessons).

For students interested in thesis in the field of Artificial Intelligence, Knowledge Representation, Data Mining, see the web page on the available thesis or write an email to laura.po @ unimore.it.

Do you need a brief introduction to the course?

WATCH THE SLIDESHOW ABOUT THE KR COURSE

 

Class timetable

II Academic Period (26.02.2015 - 05.06.2015)

Wednesday h. 10-13  room FA-0A (Lab Multimediale) [Engineering Department "Enzo Ferrari"]

Thursday h.11-13  room FA-0A (Lab Multimediale) [Engineering Department "Enzo Ferrari"]

During the second academic period it is expected an interruption of lessons from 16.04.15 to 21.04.15

Also an interruption of lessons is planned for 18.03.2015 during the MOREJOBs event.

 

Contact and Office hours

Dott. Ing. Laura Po

Office hours: Thurday h. 16-18 at professor office, Engineering Department "Enzo Ferrari", building B, first floor.
Mail: This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
Personal web site
Phone number: 059 205 6255
Skype username: laurapo80
 

Course Contents

Goals

The aim of the course is to provide the students a general overview of models and languages for knowledge representation and reasoning techniques developed in the area of Artificial Intelligence. Techniques for intelligent information integration and extraction, first order logic and description logics will be deeply treated. Concepts and languages of the Semantic Web and Linked Open Data will be introduced.

Prerequisites

Suggested Prerequisites: Database technology (Tecnologia delle Basi di Dati)

Detailed contents

  • First Order Logic

  • Knowledge representation and Deductive Reasoning based on Description Logics

  • Fundamentals of Description Logic and Reasoning.

  • The OLCD Description Logic; knowledge representation and reasoning on databases: the ODB-TOOLS system.

  • Intelligent integration of Information and Ontologies. Definition of di Ontology. Languages and Tools to create ontologies: Protege, OWL.

  • Data Integration and interoperability: state of the art . The MOMIS system & the major open source/commercial Information Integrator systems

  • Semantic Web: general concepts, languages and research trends.

  • Data Mining Techniques (the knowledge mining process, decision trees, association rules, clustering, analysis of case studies)

  • Representing Knowledge in an uncertain domain - elements on probabilistic systems and probabilistic reasoning techniques
  • Recommendation systems - Collaborative filtering, Content-based filtering, Hybrid Recommender Systems
  • Open Data and Linked Open Data

Tools

DES (Datalog Educational System) an open-source Prolog-based implementation of a basic deductive database system.

ODB- Tools ODB-Tools an AI based tool for Object Oriented Databases design and querying.
MOMIS MOMIS an open source tool for data integration.
 en flagProtégé an Ontology Editor and Knowledge Acquisition System
 lodex logo LODeX a tool for Visualizing and Querying Linked Open Data
 

Exam modalities

The exam consists of a written examination and an optional oral/lab test.

Subscription

Students need to subscribe to exam lists published on Esse3

Grade Registration
Students need to go to professor's office during the office hours or exam dates (for updated information see the NEWS section)

 

Slides and teaching materials

All the slides used by the teacher during the lessons will be available on DOLLY.
 

Subscription to the class:

Students are required to enroll in the class by using the DOLLY website.

Instructions:

  • Choose "login utente" authentication, type your LDAP credentials (e-mail account of the university)
  • Enroll in Knowledge Representation Class and enter the Registration Key to view the material
  • the Key Registration will be provided by the teacher in class or can be requested by sending e-mail.

 

Projects for  "Laboratorio di Ingegneria Informatica"

For the class "Laboratorio di Ingegneria Informatica" or Knowledge Representation and Lab ("Rappresentazione della Conoscenza e Lab") it is possible to choose a project from the topics proposed by the teacher or define a new topic in agreement with the teacher:
AN UPDATED VERSION WILL BE SOON AVAILABLE
Projects for the past years: KR projects AA2012-2013

 

Old Classes

 

Books

  • Stuart Russell and Peter Norvig Artificial Intelligence, a Modern Approach, Prentice Hall, 3rd edition, 2010. link
  • Greg Restall, Logic: An Introduction, Routledge Publisher, December 14, 2005 link  pdf
  • F. Baader, D. Calvanese, D. McGuinness, D. Nardi, P.F. Patel-Schneider. The Description Logic Handbook: Theory, Implementation and Applications (2nd edition). Cambridge University Press, 2007. link

 

Usefull Links

  • Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) link
  • Associazione Italiana per l'Intelligenza Artificiale link
  • “Introduction to Artificial Intelligence" free online course provide by Standford University link

Knowledge Representation (Rappresentazione della Conoscenza) 2013/2014

Dott. Ing. Laura Po


Academic Year 2013-2014

This site is dedicated to the Knowledge Representation Class of the "Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica" Degree. The course will be teached in English. en flag

On this page students have access to all the information on purpose, program, adopted books, exam modalities and the syllabus (i.e. a detailed list of all the topics faced during the lessons).

For students interested in thesis in the field of Artificial Intelligence, Knowledge Representation, Data Mining, see the web page on the available thesis or write an email to laura.po @ unimore.it.

Do you need a brief introduction?

WATCH THE SLIDE SHOW ABOUT THE COURSE

 

Class timetable

II Academic Period (26.02.2014 - 06.06.2014)

Wednesday h. 10-13  room FA-0A (Lab Multimediale) [Engineering Department "Enzo Ferrari"]

Thursday h. 9-11  room FA-0A (Lab Multimediale) [Engineering Department "Enzo Ferrari"]

During the second academic period it is expected an interruption of lessons devoted to exams from 11.04.2014 to 16.04.2014.

Also an interruption of lessons is planned for 20.03.2014 during the Ingegneri@MO event.

 

Contact and Office hours

Dott. Ing. Laura Po

Office hours: Thurday h. 16-18 at professor office, Engineering Department "Enzo Ferrari", building B, first floor.
Mail: This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
Personal web site
Phone number: 059 205 6255
Skype username: laurapo80
 

Course Contents

Goals

The aim of the course is to provide the students a general overview of models and languages for knowledge representation and reasoning techniques developed in the area of Artificial Intelligence. Techniques for intelligent information integration and extraction, first order logic and description logics will be deeply treated. Concepts and languages of the Semantic Web and Data Mining techniques will be introduced.

Prerequisites

Suggested Prerequisites: Database technology (Tecnologia delle Basi di Dati)

Detailed contents

  • Knowledge representation and Deductive Reasoning based on Description Logics

  • Fundamentals of Description Logic and Reasoning.

  • The OLCD Description Logic; knowledge representation and reasoning on databases: the ODB-TOOLS system.

  • Intelligent integration of Information and Ontologies. Definition of di Ontology. Languages and Tools to create ontologies: Protege, OWL.

  • Data Integration and interoperability: state of the art . The MOMIS system & the major commercial Information Integrator systems

  • Semantic Web: general concepts, languages and research trends.

  • Data Mining Techniques (the knowledge mining process, decision trees, association rules, clustering, analysis of case studies)

  • Representing Knowledge in an uncertain domain - elements on probabilistic systems and probabilistic reasoning techniques
  • Recommendation systems - Collaborative filtering, Content-based filtering, Hybrid Recommender Systems

Tools

DES (Datalog Educational System) an open-source Prolog-based implementation of a basic deductive database system.

ODB- Tools ODB-Tools an AI based tool for Object Oriented Databases design and querying.
MOMIS MOMIS an open source tool for data integration.
 en flagProtégé an Ontology Editor and Knowledge Acquisition System

 

Exam modalities

The exam consists of a written examination and an optional oral/lab test.

Subscription

Students need to subscribe to exam lists published on Esse3

Grade Registration
Students need to go to professor's office during the office hours or exam dates (for updated information see the NEWS section)

 

Slides and teaching materials

All the slides used by the teacher during the lessons will be available on DOLLY.
 

Subscription to the class:

Students are required to enroll in the class by using the DOLLY website.

Instructions:

  • Choose "login utente" authentication, type your LDAP credentials (e-mail account of the university)
  • Enroll in Knowledge Representation Class and enter the Registration Key to view the material
  • the Key Registration will be provided by the teacher in class or can be requested by sending e-mail.

 

Thesis for "Laboratorio di Ingegneria Informatica" class

For the class "Laboratorio di Ingegneria Informatica" or Knowledge Representation and Lab ("Rappresentazione della Conoscenza e Lab") it is possible to choose a project from the topics proposed by the teacher or define a new topic in agreement with the teacher:
Knowledge Representation projects AA2012-2013

 

Old Classes

 

Books

  • Stuart Russell and Peter Norvig Artificial Intelligence, a Modern Approach, Prentice Hall, 3rd edition, 2010. link
  • Greg Restall, Logic: An Introduction, Routledge Publisher, December 14, 2005 link  pdf
  • F. Baader, D. Calvanese, D. McGuinness, D. Nardi, P.F. Patel-Schneider. The Description Logic Handbook: Theory, Implementation and Applications (2nd edition). Cambridge University Press, 2007. link

 

Usefull Links

  • Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) link
  • Associazione Italiana per l'Intelligenza Artificiale link
  • “Introduction to Artificial Intelligence" free online course provide by Standford University link
Copyright @  2017   DataBase Group for suggestions write to  Webmaster