Tecniche di AI per Ambient Intelligence
Data e ora
Località
Digital Tree - Innovation Habitat
Viale Cembrano, 2 16148 Genova ItalyDescrizione
Modulo di "Tecniche di Intelligenza Artificiale per Ambient Intelligence"
Prezzo:
€ 399,00 per coloro che hanno ricevuto la mail promozionale. Offerta valida per iscrizioni effettuate entro il 13 settembre 2018
€ 599,00 a partecipante (una volta confermate le pre-iscrizioni, riceverete le informazioni per il pagamento)
Data: 20-21 settembre 2018
Orario: 9:00-18:00
Durata del corso: 16 ore (8 ore di teoria, 8 ore di pratica) distribuite in due giornate
Docenti: Luca Buoncompagni (Università di Genova), Fulvio Mastrogiovanni (Università di Genova & Teseo)
Lingua: italiano
Introduzione:
La tecnologia capace di adattare gli spazi in cui viviamo alle nostre necessità ha un nome: Ambient Intelligence, ovvero ambienti resi “intelligenti” grazie alla capacità dei dispositivi presenti in essi di reagire alla presenza delle persone al loro interno e di rispondervi in maniera adeguata. L’elevato grado di sofisticatezza con cui sono progettati hardware e software di questi dispositivi e la possibilità di connetterli fra loro fa sì che ambienti interi (edifici, case, città) acquistino capacità finora di appannaggio esclusivo del cervello umano: i sensori contenuti all’interno di questi oggetti consentono di registrare un enorme flusso di dati e di utilizzarli per ottenere un ambiente più sicuro, user-friendly e con un elevato grado di comfort.
Struttura del corso:
Part 1: A Description Logics primer: introductory material
1. Knowledge representation (2 hours): deterministic and probabilistic knowledge representation; design issues with knowledge bases; terminologies and assertions; inference and reasoning.
2. Description Logics (DLs) and the Ontology Web Language (OWL) (2 hours): deterministic knowledge bases; TBoxes and ABoxes; a bit of formalism; subsumption and instance checking; OWL.
Part 2: Hands-on with Description Logics
3. Example use cases to model (2 hours): simple ontologies; modelling spatial and temporal knowledge.
4. Use of Protegé for DL-based modelling (2 hours): the GUI, tricks of the trade.
Part 3: Knowledge representation for Ambient Intelligence applications
5. Use cases in Ambient Intelligence with DLs (2 hours): human behavior models, human behavior recognition, inference and reasoning, SWRL rules.
6. Fuzzy DLs, or how we model uncertainty (2 hours): Fuzzy human behavior models, Fuzzy inference.
Part 4: Play with Arianna+, a backbone for smart homes
7. Basics of Arianna+ (2 hours): system’s architecture, distributed ontologies, encoding human behavior models.
8. Hands-on experience with Arianna+ (2 hours).