2020-2021

High Performance & Scalable Analytics, NO-SQL Big Data Platforms

Credits: 
2
Hours: 
22
Area: 
Big Data Technology
Teachers: 
Academic Year: 
Description: 

Il corso propone l’insegnamento di concetti base del paradigma di calcolo distribuito tramite MapReduce dal punto di vista teorico e pratico, in particolare ci si focalizzerà su Hadoop per lo sviluppo di competenze nell'uso di strumenti di calcolo ad alte prestazioni per il data engineering, l'analisi di dati e l'utilizzo di tecniche di data mining. Gli studenti impareranno come i classici algoritmi di data mining possono essere applicati sui Big Data usando Hadoop (Spark).

Gennaro Claudio

Claudio Gennaro è ricercatore presso CNR-ISTI. Ha conseguito la laurea in Ingegneria Elettronica presso l'Università di Pisa nel 1994 e il Master in Information Technology presso il CEFRIEL di Milano. Ha conseguito il dottorato di ricerca in Ingegneria Informatica e Automatica nel 1999 presso il Politecnico di Milano. I suoi interessi principali sono intelligenza artificiale, deep learning, strutture di accesso per il recupero di documenti multimediali, reti di sensori wireless, sistemi peer- to-peer, biblioteche digitali, valutazione delle prestazioni e computazione parallela.

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Falchi Fabrizio

Fabrizio Falchi è ricercatore del gruppo Artificial Intelligence for Multimedia Information Retrieval parte del NeMIS lab dell'Istituto ISTI del Consiglio Nazionale delle Ricerche. Dottore di Ricerca in Information Engineering (University of Pisa), e in Informatics (Faculty of Informatics of Masaryk University of Brno), ha conseguito anche anche un MBA dalla Scuola Superiore Sant'Anna in Pisa.

Italiano

Amato Giuseppe

Giuseppe Amato ha ottenuto il Dottoraro di Ricerca in Informatica presso l’università di Dortmund, in Germania, nel 2002. E’ un primo ricercatore presso CNR-ISTI, dove è il responsabile del gruppo di ricerca “Artificial Inttelligence and Multimedia Information Retrieval” (AIMIR - http://aimir.isti.cnr.it/). I suoi interessi di ricerca principali sono Intelligenza Artificiale, ricerca di documenti multimediali in base al contenuto, indici per la ricerca scalabile basata sulla similarità, reti di telecamere intelligenti.

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Santoro Roberto

In qualità di borsista presso l'università di Pisa, Roberto ha lavorato inizialmente ad algoritmi per misure di similarità e classificazione su grafi di conoscenza (Google Research Award), e in seguito ad algoritmi per reti economiche. Successivamente si è trasferito in SpazioDati, azienda presso la quale si occupa sia dello sviluppo di motori di annotazione semantica, sia di progetti di data science e machine learning applicati a grandi quantità di dati economici e testuali. È responsabile in SpazioDati del progetto europeo SmartDataLake.

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Cucino Valentina

Valentina Cucino è post-doc di ricerca presso la Scuola Superiore Sant'Anna, Pisa. Ha conseguito il dottorato di ricerca in Management Innovation, Sustainability and Healthcare presso la Scuola Superiore Sant’Annain 2019. I suoi interessi di ricerca riguardano il trasferimento tecnologico, la creazione d'impresa e la gestione delle risorse umane.

Italiano

Bacciu Davide

Davide Bacciu è Professore Associato al Dipartimento di Informatica, Università di Pisa.
Precedentemente è stato assistente alla ricerca presso l’ARTS Lab della Scuola Superiore Sant’Anna Pisa (2004-2005) e presso il gruppo di Neural Computation di LJMU (2007-2008). Nel 2012 è stato ricercatore in visita presso il Cognitive Robotic Systems laboratory, Orebro Universitet.

Italiano

Deep Learning for Multimedia Retrieval & Analysis

Credits: 
1
Hours: 
12
Area: 
Big Data Mining
Description: 

L'informazione che circola sul web e sui social networks e' sempre piu' di natura multimediale. La possibilita' di capire il contenuto e di cercare documenti multimediali su larga scala, specialmente in assenza di descrizioni testuali, e' diventata uno strumento strategico. Il modulo ha l'obbiettivo di presentare strumenti per analizzare ed estrarre informazione da dati multimediali, per cercarli in enormi database. 

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