Corsi di Laurea Corsi di Laurea Magistrale Corsi di Laurea Magistrale
a Ciclo Unico
SCIENZE STATISTICHE
SCIENZE STATISTICHE
Insegnamento
SISTEMI INFORMATIVI (PROGREDITO)
SSM0013403, A.A. 2013/14

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2012/13

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
SCIENZE STATISTICHE
SS1736, ordinamento 2009/10, A.A. 2013/14
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Crediti formativi 8.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese INFORMATION SYSTEMS (ADVANCED)
Sito della struttura didattica http://www.stat.unipd.it/risorse/SSTAT
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Scienze Statistiche
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione ITALIANO
Sede PADOVA
Corso singolo NON è possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile MASSIMO MELUCCI ING-INF/05
Altri docenti EMANUELE DI BUCCIO ING-INF/05

Mutuazioni
Codice Insegnamento Responsabile Corso di studio
SC01123268 INFORMATION RETRIEVAL MASSIMO MELUCCI SC1176
INM0016444 REPERIMENTO DELL'INFORMAZIONE MASSIMO MELUCCI IN0521

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
AFFINE/INTEGRATIVA Attività formative affini o integrative ING-INF/05 8.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Secondo trimestre
Anno di corso II Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LEZIONE 8.0 56 144.0

Calendario
Inizio attività didattiche 08/01/2014
Fine attività didattiche 15/03/2014
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2014

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
4 Commissione a.a. 2014/2015 01/10/2014 30/09/2019 MELUCCI MASSIMO (Presidente)
FERRARI CARLO (Membro Effettivo)
ZINGIRIAN NICOLA (Membro Effettivo)
3 a.a. 2013/2014 01/10/2013 30/03/2015 MELUCCI MASSIMO (Presidente)
DI BUCCIO EMANUELE (Membro Effettivo)
FERRO NICOLA (Membro Effettivo)
NANNI LORIS (Membro Effettivo)

Syllabus
Prerequisiti: Fondamenti di informatica, calcolo delle probabilità e statistica.
Conoscenze e abilita' da acquisire: L'insegnamento si occupa di Information Retrieval e dei metodi e modelli per i motori di ricerca, nonché di argomenti più avanzati. Le lezioni, i compiti assegnati e il laboratorio hanno lo scopo di dare gli strumenti metodologici per il progetto e la realizzazione di funzionalità di information retrieval utili per applicazioni reali.
Modalita' di esame: Colloqui e presentazioni orali.
Criteri di valutazione: Si terrà conto di eventuali relazioni di progetto oltre alla conoscenza e competenza della materia.
Contenuti: Gli argomenti principali necessari per la comprensione di un sistema di IR sono i seguenti:

Metodi di indicizzazione e reperimento
Modelli di reperimento
Motori di ricerca
Machine Learning
Valutazione

Altri argomenti sono ad esempio retroazione e metodi avanzati per il reperimento di informazione.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Lezione frontale ed attività di laboratorio.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Si veda il libro di testo.
Testi di riferimento:
  • Massimo Melucci, Information Retrieval: metodi e modelli per i motori di ricerca. --: Franco Angeli, 2013. Cerca nel catalogo