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Informatica: Concetti, Reti, Intelligenza Artificiale e Algoritmi, Appunti di Elementi di Informatica

domande possibili per esame di informatica, professor Ceravolo

Tipologia: Appunti

2018/2019

Caricato il 09/07/2019

frida105
frida105 🇮🇹

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DOMANDE INFORMATICA RISPOSTA APERTA:
1. PROBLEMA APERTO DELL’INFORMATICA
2. RUOLO CONCETTUALIZZAZIONE ED ESEMPI SIGNIFICATIVI
Per concettualizzazione si intende la definizione di un insieme di concetti e di relazioni
utile ad organizzare un dominio della conoscenza.
È utile per un algoritmo per identificare gli elementi o per guidare processi inferenziali
(espansione della conoscenza) ed è anche utile nella definizione di modelli di dati e di
vocabolari condivisi. Una buona concettualizzazione rende un vocabolario o un modello di
dati più comprensibile, più robusto a evoluzioni del dominio, più integrabile con altri
modelli.
Partendo da un esempio si possono analizzare i vari passaggi: si pensi ad un’immagine
che ritrae Robert deNiro e Maryl Streep. I due individui si identificano con il loro nome
(identificazione, si tratta di associare un oggetto o una risorsa ad un identificatore che
potrà essere utilizzato in modo univoco all’interno del vocabolario), la Streep appartiene
alla classe di genere femmina, mentre deNiro appartiene a quella di genere maschile
(classificare, si tratta di affermare che un oggetto appartiene ad una classe di oggetti,
ovvero condivide con altri oggetti uno stesso insieme di proprietà).
I due soggetti sono in relazione tra loro, poiché svolgono entrambi la stessa attività, quella
dell’attore (Si indica che due individui sono in relazioni tra di loro. Esistono varie famiglie di
relazioni; le più diffuse sono quelle mereologiche (essere parte di), temporali o generiche)
e,infine, una delle proprietà di Meryl Streep è quella di portare gli occhiali ( Da un punto di
vista logico la proprietà dovrebbe essere un modo, quindi dovrei avere un insieme ristretto
di modalità da associare ad una proprietà).
Per formalizzare una concettualizzazione si possono applicare due diversi approcci, quello
Top-down (dal generale al particolare), prima si definiscono i concetti e poi si classificano
gli individui e quello Bottom-up (dal particolare al generale), prima si descrivono gli
individui e poi si definiscono le classi.
3. RUOLO DELL’INFORMATICA COME DISCIPLINA DI STUDIO
Il termine informatica deriva dal francese e nasce dalla contrazione dei termini information
e automatique. L’informatica,quindi, studia l’elaborazione automatica dell’informazione. È
un modo di organizzare il medium, ovvero il messaggio, della cultura della comunicazione
e della conoscenza.
L’informatica è una scienza che si occupa di oggetti naturali (macchine) come la fisica la
biologia e la chimica, e di oggetti ideali (algoritmi) come la matematica e la geometria.
I primi algoritmi, infatti, vengono sviluppati da matematici e contabili, mentre i calcolatori
sono il frutto del lavoro di ingegneri e artigiani.
Il fine di questa scienza è quello di progettare e rendere operativi degli oggetti sociali,
costruiti dagli uomini secondo un progetto e per degli scopi precisi.
Questo significa che l’informatica ha genesi e impatto dal e sul sistema di regole adottato
da una comunità: le tecnologie,infatti, nascono da tecnologie precedenti, modifica i sistemi
di scambio e modifica il sistema delle relazioni sociali.
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Scarica Informatica: Concetti, Reti, Intelligenza Artificiale e Algoritmi e più Appunti in PDF di Elementi di Informatica solo su Docsity!

DOMANDE INFORMATICA RISPOSTA APERTA:

1. PROBLEMA APERTO DELL’INFORMATICA

2. RUOLO CONCETTUALIZZAZIONE ED ESEMPI SIGNIFICATIVI

Per concettualizzazione si intende la definizione di un insieme di concetti e di relazioni utile ad organizzare un dominio della conoscenza. È utile per un algoritmo per identificare gli elementi o per guidare processi inferenziali (espansione della conoscenza) ed è anche utile nella definizione di modelli di dati e di vocabolari condivisi. Una buona concettualizzazione rende un vocabolario o un modello di dati più comprensibile, più robusto a evoluzioni del dominio, più integrabile con altri modelli. Partendo da un esempio si possono analizzare i vari passaggi: si pensi ad un’immagine che ritrae Robert deNiro e Maryl Streep. I due individui si identificano con il loro nome (identificazione, si tratta di associare un oggetto o una risorsa ad un identificatore che potrà essere utilizzato in modo univoco all’interno del vocabolario), la Streep appartiene alla classe di genere femmina, mentre deNiro appartiene a quella di genere maschile (classificare, si tratta di affermare che un oggetto appartiene ad una classe di oggetti, ovvero condivide con altri oggetti uno stesso insieme di proprietà). I due soggetti sono in relazione tra loro, poiché svolgono entrambi la stessa attività, quella dell’attore (Si indica che due individui sono in relazioni tra di loro. Esistono varie famiglie di relazioni; le più diffuse sono quelle mereologiche (essere parte di), temporali o generiche) e,infine, una delle proprietà di Meryl Streep è quella di portare gli occhiali ( Da un punto di vista logico la proprietà dovrebbe essere un modo, quindi dovrei avere un insieme ristretto di modalità da associare ad una proprietà). Per formalizzare una concettualizzazione si possono applicare due diversi approcci, quello Top-down (dal generale al particolare), prima si definiscono i concetti e poi si classificano gli individui e quello Bottom-up (dal particolare al generale), prima si descrivono gli individui e poi si definiscono le classi.

  1. RUOLO DELL’INFORMATICA COME DISCIPLINA DI STUDIO Il termine informatica deriva dal francese e nasce dalla contrazione dei termini information e automatique. L’informatica,quindi, studia l’elaborazione automatica dell’informazione. È un modo di organizzare il medium, ovvero il messaggio, della cultura della comunicazione e della conoscenza. L’informatica è una scienza che si occupa di oggetti naturali (macchine) come la fisica la biologia e la chimica, e di oggetti ideali (algoritmi) come la matematica e la geometria. I primi algoritmi, infatti, vengono sviluppati da matematici e contabili, mentre i calcolatori sono il frutto del lavoro di ingegneri e artigiani. Il fine di questa scienza è quello di progettare e rendere operativi degli oggetti sociali, costruiti dagli uomini secondo un progetto e per degli scopi precisi. Questo significa che l’informatica ha genesi e impatto dal e sul sistema di regole adottato da una comunità: le tecnologie,infatti, nascono da tecnologie precedenti, modifica i sistemi di scambio e modifica il sistema delle relazioni sociali.

Diventa ufficialmente come disciplina accademica nasce con il problema della decisione proposto da Devid Hilbert nel 1900.

  1. COME ASPETTI TECNOLOGICI DELLE RETI DISTRIBUITE ABBIANO FUNZIONATO DA CATALIZZATORI internet e il web 2.0 funzionano da catalizzatori perché, come in chimica, velocizzano molti aspetti della vita e della quotidianità dell’uomo. Possiamo inserire il web 2.0 come un nuovo passo dell’evoluzione dei siti dinamici, nel senso della condivisione delle informazioni fra gli utenti e dell’interazione di questi con i siti che visitano. Nel web 2.0 collochiamo i social networks servizi che permettono a gruppi di persone di connettersi fra loro e di creare e mantenere rapporti professionali e sociali. Nei social networks ci si costruisce la propria rete di contatti che può essere bidirezionale come per Facebook ma anche unidirezionale nel caso di Twitter. Nelle applicazioni 2. inseriamo anche piattaforme di condivisione di documenti come google docs, i blog e le applicazioni di tipo Wiki, tra cui ricordiamo l’enciclopedia on line Wikipedia, lo scopo dei Wiki è quello di una costruzione collaborativa di forme di sapere on line. (questo è il sunto, si può approfondire)
  2. L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE Il termine Intelligenza Artificiale ha una storia complessa e la sua denotazione è cambiata spesso negli anni. Originariamente nasce come programma di ricerca per determinare in che modo si possano riprodurre processi mentali complessi mediante l'uso di strumenti informatici. C’è tuttavia una tradizione che collega il termine allo sviluppo di Agenti Razionali, ovvero dispositivi capaci di prendere decisioni sulla base di informazioni raccolte nell’ambiente e con l’obiettivo di massimizzare la probabilità di raggiungere uno scopo. Nell’uso comune attuale si presume una forte coincidenza tra le applicazioni di AI e le applicazioni di Machine Learning, dove l’elemento caratteristico è la capacità di un algoritmo di apprendere automaticamente dai dati. L’obbiettivo di un processo di AU (apprendimento automatico) è la costruzione di un modello di risposta: Una procedura che data un tupla (generico elemento) X produce una risposta y: X -> y Nel 1958 Frank Rosenblatt propose un algoritmo ispirato al comportamento delle sinapsi che chiamo percettrone Si tratta di entità con uno strato di ingresso ed uno di uscita ed una regola di apprendimento basata sulla minimizzazione dell’errore che in base alla valutazione sull'uscita effettiva della rete rispetto ad un dato ingresso altera i pesi delle connessioni (sinapsi) come differenza tra l'uscita effettiva e quella desiderata. Fin qui abbiamo visto esempi di apprendimento supervisionato: le risposte da fornire per i diversi dati in ingresso sono corrette utilizzando la risposta attesa Si dice che nella fas e di addestramento gli esempi sono annotati Esistono algoritmi che lavorano attraverso procedure non supervisionate: obiettivo dell’algoritmo è apprendere le classi attraverso le quali suddividere i dati in ingresso Le tecniche di apprendimento non supervisionato lavorano confrontando i dati e ricercando similarità o differenze (tipico è l’algoritmo di clustering K-means).
  3. CARATTERISTICHE DEGLI ALGORITMI Un algoritmo è una sequenza finita di istruzioni che conduce a un risultato in un tempo finito.