2021-2022

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. 

Il modulo prevede la descrizione della struttura di un motore di ricerca e di strumenti di Text Mining, analizzando le loro caratteristiche e limiti dal punto di vista computazionale, dei parametri precision/recall/F1, e di espressività delle interrogazioni supportate. Il modulo prevede anche una parte hands-on in cui si descriveranno e utilizzeranno alcuni ben noti strumenti open-source Python per il crawling e analisi di pagine web, l’annotazione semantica di testi (TagMe), e l’indicizzazione di collezioni documentali (ElasticSearch).

Il corso introduce i fondamenti dell'artificial neural network e fornisce una panoramica delle principali tecninche e dei modelli di deep learning. In particolare sono mostrati in dettaglio i modelli neurali che sono utili per affrontare task predittivi su dati vettoriali, sequenziali e immagini e utili per il deep learning generativo, inclusi variational e adversarial learning.

Il modulo presenta le tecniche di acquisizione di big data dalle principali sorgenti ad oggi disponibili, incluso dati telefonici, dati di navigazione satellitare, dati di acquisto e di consumo e dati da social media e social networks, open data e dati amministrativi, dati da sensori personali e ambientali. Vengono anche discusse le modalità partecipative di raccolta dei  dati attraverso sistemi di crowdsourcing and crowdsensing come i giochi con scopo e le campagne virali.

Il modulo si propone di introdurre le nozioni etico-legali di privacy, anonimato, trasparenza e non-discriminazione, anche in riferimento al quadro normativo comunitario e alla sua evoluzione in corso. Saranno mostrati i modelli e le tecnologie di privacy-by-design, di auditing dei modelli predittivi e di difesa dei diritti personali, che permettono l'analisi di Big Data nel rispetto del diritto alla protezione dei dati personali, alla trasparenza e al trattamento non discriminatorio.