Università degli Studi di Napoli "Parthenope"

Scheda dell'insegnamento

Anno accademico: 
2020/2021
Tipologia di insegnamento: 
A scelta dello studente
Tipo di attività: 
Opzionale
Corso di afferenza: 
Corso di Corso di Laurea Magistrale in INFORMATICA APPLICATA (MACHINE LEARNING E BIG DATA)
Settore disciplinare: 
INFORMATICA (INF/01)
Lingua: 
Inglese
Crediti: 
6
Anno di corso: 
2
Docenti: 
MELE Francesco
Ciclo: 
Secondo Semestre
Ore di attivita' frontale: 
48

Obiettivi

Lo studente durante il corso acquisirà delle competenze per la rappresentazione di varie dominio di conoscenze facendo riferimento a tecniche di rappresentazione di base del ragionamento spaziale, temporale e causale.
Lo studente durante il corso apprenderà i principi e le tecniche dell’annotazione semantica. L’obiettivo è quello di acquisire delle abilità nel rappresentare conoscenze prendendo come materiale esemplificativo le storie culturale presenti nel WEB. Obiettivo del corso è quello poter modellare azioni ed eventi sia per scenari esterni che per l’azione mentale interna di eventuali robots.
La possibilità di metter in condizione lo studente di costruire chatbot per il linguaggio naturale è infine un altro obiettivo del corso.

Prerequisiti

Contenuti

Il programma prevede un’introduzione alla rappresentazione di conoscenze in particolare a quelle che contengono relazioni spaziali e temporali. Ci sarà un introduzione alla Logica Matematica. E’ prevista un’ampia introduzione alla programmazione logica con lezioni che prevedono esercitazioni sul linguaggio Prolog e sull’Answer Set Programming. Seguirà una parte dedicata all’annotazione semantica. A tal fine sarà presentato il linguaggio CSWL con il quale a partire da testi in linguaggio naturale si possono annotare formalmente eventi, componenti di eventi, proprietà, ruoli, eventi mentali, relazioni causali e storie. Saranno presentate varie assiomatiche relative alla ragionamento spaziale, temporale e causale. Caso particolare costruirà la presentazione di una versione di Event Calculus per la simulazione della causazione mentale. Tecniche che sarà utilizzata per modellare gli agenti razionali. La parte finale del corso riguarderà le tecniche per l’elaborazione del linguaggio naturale, con particolare attenzione alle tecniche di costruzione dei chatbot.

Metodi didattici

Verifica dell'apprendimento

Durante il corso gli studenti saranno tenuti a risolvere alcuni case study. Per l'esame finale del corso è previsto l'assegnazione di un progetto che coinvolgerà la quasi totalità degli argomenti presentati nelle lezioni.

Testi

Per un’introduzione al Prolog e ASP testo di riferimento A Dovier, A. Formisano, Programmazione Dichiarativa in Prolog, CLP e ASP.

Per la rappresentazione di emozioni e per l’Event Calculus
Muller, E. (2015). Commonsense reasoning (second edition). Morgan Kaufmann

Per un riferimento a molti argomenti del corso e di Stuart Russell, Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition, 4th Edition,

Per l’annotazione semantica si utilizzerà un manuale di annotazione F. Mele, A. Sorgente CSWL - Un formalismo per rappresentare storie culturali nel Web, I. R. CNR-ISASI 180/15 09 Marzo 2015

Il codice ASP relativo alle assiomatiche, tassonomie spaziali e temporali, modelli cognitivi presentati a lezione sarà disponibile sulla piattaforma TEAMS

Per gli argomenti relazioni al Mashup Semantico e allo storytelling si prenda in considerazione i testi:
-L. Bordoni, F. Mele, A. Sorgente, Artificial Intelligence for Cultural Heritage, Cambridge Scholars Publishing, 2016
-Mele F., Sorgente A., Semantic mashups of multimedia cultural stories, Intelligenza Artificiale Journal IOS Press, Issue Volume 6, Number 1 / 2012 pag. 19-40
-Mele, F., Sorgente, A., Vettigli, G.: Designing and building multimedia cultural stories using concepts of film theories and logic programming. In: AAAI Fall Symposium: Cognitive and Metacognitive Educational Systems (2010)

Per le esercitazioni a riguardo di ASP si utilizzerà la piattafoma ASPIDE disponibile sul sito dell’Università della
Calabria ASPIDE (unical.it)

Altre informazioni