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Basi di Dati Multimediali

Oggetto:

Multimedia Databases

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Anno accademico 2024/2025

Codice attività didattica
MFN0947
Docente
Maria Luisa Sapino (Titolare)
Corso di studio
[008515] Laurea magistrale in informatica
Anno
1° anno, 2° anno
Periodo
Secondo semestre
Tipologia
Caratterizzante
Crediti/Valenza
9 CFU (Ore aula: 72)
SSD attività didattica
INF/01 - informatica
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Facoltativa
Tipologia esame
Orale
Prerequisiti

Conoscenze di base sulle basi di dati relazionali e ad oggetti.
Insegnamenti propedeutici (forniscono le competenze attese in ingresso): Propedeutico: Basi di DatiConsigliato: Modelli e Architetture Avanzati di Basi di Dati

Background knowledge on relational and object oriented databases.
Preparatory courses (providing the expected entry skills): Propedeutic: A course introductory to DataBases Recommended: Advanced Database Models and Architectures .

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Sommario insegnamento

Oggetto:

Avvisi

DSA o Disabilità: Sostegno e Accoglienza in UniTO e supporto in sede di Esame
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Obiettivi formativi


Questo insegnamento concorre agli obiettivi formativi dell'ambito Sistemi per il Trattamento dell'informazione del Corso di Laurea Magistrale in Informatica.

In particolare, l'obiettivo primario di questo insegnamento è quello di trasmettere la capacita' di comprendere, progettare, sviluppare e gestire sistemi informatici complessi, in cui la complessta' deriva dalla necessita' di gestire e rendere fruibili grandi moli di dati eventualmente eterogenei, di natura multimediale.

 

The goals of this course are perfectly aligned with those characterizing the Computer Science program, within the area of System for Information Management.

More specifically, the main goal of this course is to teach how to understand, design, develop and manage complex systems, in which the complexity stems from the nature of data - their size, their heterogeneity and in many case multimedia nature.

Oggetto:

Risultati dell'apprendimento attesi

Al termine dell'insegnamento si saranno acquisiti

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE, in particolare conoscenza dei problemi (e di alcune loro soluzioni) relativi alla archiviazione ed al reperimento di informazioni multimediali, dalla rappresentazione, all' indicizzazione, agli algoritmi di interrogazione con ranking dei risultati. Gestione di dati eterogenei complessi;

CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE, sviluppata mediante l'applicazione a casi di studio reali delle tecniche e degli algoritmi teorici studiati. Questa capacita' viene maturata mediante la creazione di continui collegamenti e riferimenti specifici all'applicabilita' di alcune soluzioni nativamente proposte in certi domini  a casi di studio apparentemente diversi.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO, sviluppata mediante la richiesta di proporre in autonomia soluzioni a problemi specifici sottoposti nelle esercitazioni di approfondimento. Le esercitazioni sono proposte in forma "sottospecificata", per dar modo a studentesse e studenti di valutare e scegliere in autonomia  alternative ragionevoli rispetto al contesto di studio indicato.

ABILITÀ COMUNICATIVE: Ogni lezione inizia con la richiesta ad una studentessa o uno studente di riassumere in poche frasi il contenuto della lesione precedente, contribuendo in tal modo alla capacita' di comunicazione sintetica e con proprieta' di linguaggio.

CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO, sviluppata grazie alle continue sollecitazioni alle interazioni  durante le lezioni,  e alla offerta di materiale di studio di approfondimento da studiare in autonomia.

 

 

 

At the end of the course students will have acquired

KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING skills.

In particular, they weill know existing problems (and some corresponding solutions) about storage and retrieving of multimedia information, modeling, indexing and ranked retrieval of multimedia, data.Also, management of complex heterogeneous data.

 

APPLYING KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING
This skill is acquired thorough the application to real use cases of thetheorical  techniques and algorithms presented in class.To further enhance this skill we continuously create in links and connections between topics, to highlight hoe solutions natively proposed in some application domain might be tuned and adapted to different use cases.

INDEPENDENT JUDGEMENT
This skill is developed by asking students to autinomously suggest solutions to the problems proposed in the practical exercises proposed in class.The text of the assignments is "underspecified", to encourage students to evaluate and choose, independently, reasonable alternatives to be applied within th specified context.

COMMUNICATION SKILLS

 

Each class starts with the request to a student to sumarize in few sentences  the content of the previous class, thus contributing to the ability of syntetically communicating in rigorous terms scientific contents.

 

 

LEARNING SKILLS

This skill is developed thanks to the continuous stimuli to interactions during classes, and through the assignment of independent study of scientific articles, to be discussed together at after an initial analysis by the students.

 

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Programma

Caratteristiche dei dati multimediali, e requisiti che un sistema di gestione di dati multimediali deve soddisfare. Scelta delle features nella rappresentazione di dati multimediali. Il modello vettoriale per la rappresentazione di dati multimediali. Indicizzazione in spazi multidimensionali. Clustering di dati multimediali Strategie per la valutazione efficiente di query multimediali. Relevance feedback Gestione di dati complessi, quali le reti sociali. Dei 9 crediti del corso, 6 crediti sono dedicati alle lezioni di carattere teorico di presentazione di contenuti, e 3 crediti sono dedicati ad attivita' di approfondimento, anche sperimentale. Durante il corso vengono inoltre organizzati seminari su temi specifici, a cura di colleghi di universita' straniere e di ricercatori presso centri di ricerca dell' area torinese.

Introduction to multimedia data: characteristics and properties of multimedia data and of multimedia databases Features selection for multimedia data representation. The vector model for multimedia data representation. Multidimensional indexing. Custering of multimedia data. Efficient multimedia query evaluation strategies. Relevance feedback. Dealing with complex data, such as social networks. 6 out of the 9 credits of the course are associated to the theoretical discussion of the contents, and the remaining 3 credits are associated to activities in which students experimentally (or through the study of assigned scientific papers) learn in deep some of the contents discussed on the course. During the course, a number of seminars are offered by international domain experts from academia, or from industrial research labs from the Torino area.

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Modalità di insegnamento


L'insegnamento avviene con lezioni frontali, col supporto di materiale didattico (lucidi, articoli) messo a disposizione sulla pagina Moodle del corso.



The course is tough in presence, with the suopport of teaching material (slides, articles) made available to students on the Moodle page of the course.

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Modalità di verifica dell'apprendimento

L'esame e' orale, e prevede domande di carattere generale, che consentano al docente di valutare quanto lo studente padroneggi la visione di insieme dei problemi trattati, oltre ad alla trattazione puntuale di temi specifici affrontati .

Durante l'esame orale viene anche discusso e valutato il software sviluppato nella fase di approfondimento sperimentale del corso, oppure (per gli studenti che scelgano di approfondire in modalita' non sperimentale) vengono discussi gli articoli scientifici assegnati per studio individuale.



The exam is oral. The student is asked  a few general questions , to give the teacher the opportunity to evaluate to which degree the student has indeed metabolized the overal view of  the course, followed bysome questions on some specific topics/models/algorithms covered  in the course.

During the exam the students also present and discuss the outcome of their experimental activities. Those students who chose to study in depth some recent scientific articles instead of implementing software will insted present and discuss the assugned articles.

 

 

 

Testi consigliati e bibliografia



Oggetto:
Libro
Titolo:  
Data Management for Multimedia Retrieval
Anno pubblicazione:  
2010
Editore:  
Cambridge Universuty Press
Autore:  
K. Selcuk Candan, Maria Luisa Sapino
ISBN  
Permalink:  
Obbligatorio:  
No


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Insegnamenti che mutuano questo insegnamento

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Ultimo aggiornamento: 11/09/2023 08:45
Location: https://magistrale.informatica.unito.it/robots.html
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