Marzo 15, 2017 Amedeo Palladino

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Obiettivi del Corso

L’insegnamento si propone un duplice obiettivo: apprendere gli aspetti metodologici e tecnologici alla base del web semantico ed applicare tali conoscenze per realizzare applicazioni e sistemi di BIG DATA risolvendo problematiche legate alla memorizzazione, consultazione ed analisi di dati in due domini applicativi: Genomica e Video Analisi.

Sinottico delle lezioni

Teoria Esercitazioni Laboratorio
Week 1 L1(2h):
Introduzione al Semantic web.
L2(2h):
I linguaggi RDF.		 P1(1h):
I linguaggi RDF.
Week 2 L3(2h):
Il linguaggio RDF.
L4(3h):
Il linguaggi0 RDFS.
Week 3 L5(2h):
Il linguaggio OWL.		 P2(3h):
Esempi di OWL e l’ambiente protègè.
Week 4 L6(2h):
Ontologie e dintorni: creazione di ontologie, reference ontology, core ontology.		 P3(3h):
Realizzazione homework su RDFS e ontologie.
Week 5 L7(2h):
Linguaggio SPARQL e triple store.		  P4(2h):
Realizzazione homework su RDFS e ontologie.
P5(1h):
Linguaggio SPARQL e triple store.
Week 6 P6(2h):
Linguaggio SPARQL e triple store: esempi.
P7(3h):
Sistemi a regole e linguaggio SPIN.
Week 7 L8(2h):
Big Data.
L9(3h):
Data analytics e Linked data.
Week 8 L10(2h):
Linked data.		 P8(3h):
Linked data visualizzazione e applicazioni.
Week 9

Lab1(2h):
Presentazione progetti.
Lab2(3h):
Project Work: ontologie per la video analisi e ontologie per l’analisi di dati genomici.
Week 10

Lab3(2h):
Project Work: jena – Luca.
Lab4(3h):
Project work.
Week 11

Lab5(2h):
Project work.
Lab6(3h):
Project work.
Week 12

Lab7(2h):
Project work.
Lab8(3h):
Project work.