Knowedge Engineering

Benvenuto nella pagina del corso di Knowledge Engineering, dedicato alle tematiche della rappresentazione e gestione della conoscenza, con particolare riferimento al Semantic Web e i Linked Open Data. Questa pagina contiene tutto il materiale didattico aggiornato.

Avvisi

Le lezioni del 07/11/2022 e del 09/11/2022 sono annullate, come preannunciato, dato che il docente è in missione.

Programma

Introduzione ai dati aperti. I 5 livelli di qualità dei dati aperti fissati dalla W3C. Licenze sui dati: licenze libere/aperte. Dati, metadati, vocabolari dei dati, ontologie, tesauri: ambiguità terminologiche in uno scenario inerentemente intersettoriale. Il valore economico dei dati. Open Data per il dominio dei Patrimoni Culturali. Il Web Semantico: una introduzione. Il Web Semantico e gli Open Data: Linked Open Data e il Web. Modelli dei dati e della conoscenza per il Web. Multilingualità e diffusione: aspetti denotazionali, proprietà terminologiche e modelli di lessico avanzato. Interazione lessico-semantica. SPARQL: un linguaggio di interrogazione dei dati RDF e assieme un protocollo di accesso ai dati aperti Metadati: importanza dei metadata e nel loro ruolo per l’autonomia delle macchine nel web LOD Cloud: la “nuvola” dei Linked Open Data nel Web, un bootstrap del Semantic Web, ma anche una contraddizione in essere Dataset repositories e portali; Tecnologie per i Linked Open Data: Triple stores. RDF API e Middleware. Ontology Editors, Thesauri Editors, differenti paradigmi e dimensioni d’uso ETL in chiave RDF: triplificazione di sorgenti legacy e/o non strutturate. Pubblicazione dei dati aperti: standard e best practices. Validazione sintattica di RDF: SHACL.

Ripasso di argomenti del corso di IA1: Rappresentazione della Conoscenza; Logiche Descrittive

Materiale didattico di accompagno al corso

Oltre al libro Semantic Web for the Working Ontologist (2nd edition) gli studenti avranno a disposizione diverse slide preparate dal docente, che includono link ad ulteriore materiale di approfondimento.

Di seguito, gli argomenti del corso e le relative slide e/o materiale di riferimento

Esercizi

Codice degli esempi mostrati durante l'esercitazione su RDF4J

Alcuni esempi basilari su OWL Reasoning

Alcuni esercizi su OWL Reasoning

Ulteriori esercizi su OWL Reasoning

Compiti di Prova

Riportiamo alcuni esempi di prove d'esame, prese da compiti realmente assegnati negli anni precedenti:

Modalità d'esame

La prova d'esame è articolata in

Lo scritto consta di due macro esercizi:

Al fine di svolgere il compito, sono utili o necessari i seguenti:

Dei due software, suggerirei almeno il triple store con interfaccia SPARQL (per poter verificare le query/update SPARQL sviluppate), anche se il secondo può coprire anche le esigenze del primo (e.g. se usate VocBench, avete una interfaccia SPARQL oltre alla visione delle gerarchie di classi, proprietà, concetti e dei dettagli degli stessi)

La modalità di esame a distanza dettata dall'emergenza COVID-19 prevede la stessa tipologia di esame, svolto su piattaforma Teams, secondo le modalità dettate dall'Ateneo. Gli scritti verranno acceduti tramite una "Attività" in Teams e sarà possibile, mediamente lo stesso strumento, caricare una versione elettronica del compito svolto.

si ricordano i requisiti tecnologici per poter svolgere l'esame in modalità a distanza

È stato attivato il 16/06 il corso su Delphi (solamente ai fini degli esami) e di conseguenza il corso su Teams, chiamato "STELLATO-8066497-INTELLIGENZA_ARTIFICIALE_2". Vi verrà comunicato prima dell'esame il canale cui iscrivervi