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Tecniche di AI per Ambient Intelligence

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Digital Tree - Innovation Habitat

Viale Cembrano, 2

16148 Genova

Italy

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Descrizione

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).

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