• Valutazione Progetti - Appello Aprile 2018

• Valutazione Progetti - Appello Febbraio 2018

• Valutazione Progetti - Appello Novembre 2017

• Valutazione Progetti - 2° Appello Settembre 2017

• Valutazione Progetti - 1° Appello Settembre 2017

• Valutazione Progetti - 1° Appello Luglio 2017
• Valutazione Progetti - 2° Appello Luglio 2017

• Valutazione Progetti - Appello Luglio 2017 (2)

• Casi di Studio

Casi di Studio

• Valutazione Progetti - Appello Luglio 2017

• Valutazione Progetti - Appello Giugno 2017

• [14 Giugno] Pubblicati i risultati dell'esonero del 7 Giugno. Gli studenti con voto maggiore o uguale a 18 sono considerati 'esonerati'. Gli studenti con voto tra 15 e 17 dovranno rispondere a domande relative alla prova parziale, gli studenti valutati 'insufficiente' dovranno rispondere a domande su tutto il programma del Corso.

• Risultati Esonero A.A. 2016/2017

• Casi di Studio - FAQ (Aggiornate al 05.06.2017)

• [5 Giugno] L'esonero è fissato per Mercoledì 7 Giugno. Gli iscritti sono divisi in due turni. Turno 1: h.10.00 (iniziali M-P) , Turno 2: h.12.00 (iniziali R-Z).

• [25 Maggio] Le lezioni sono completate. Il 5 Giugno (ore 15.00) è prevista un incontro pre-esonero, in cui risponderò alle vostre domande. Su Esse3 è possibile prenotarsi all'esonero.

• 13. Algoritmi Fondamentali

L'esame si svolge consegnando un caso di studio e sostenendo una prova orale, che copre i contenuti di teoria e la discussione del progetto. Lo studente può essere esonerato dai contenuti di teoria sostenendo (e superando) una prova esonerante che sarà tenuta a fine corso.

Le prenotazioni all'esame (scritto e orale) avvengono OBBLIGATORIAMENTE mediante l'uso del sistema ESSE3. Il caso di Studio deve essere consegnato 10 giorni prima della data d'appello.

• 12. Documentazione

• Casi di Studio - Specifiche Tecniche
• Casi di Studio - FAQ (Aggiornate al 24.05.2017)

• Casi di Studio - Funzionalità Avanzate

• [17 Maggio] Pubblicate le date degli appelli su Esse3. La prova di esonero è fissata per il 7/06.

• 10. Testing
• 11. Debugging

• Casi di Studio - Funzionalità Avanzate
• Casi di Studio - Template Documentazione

• Casi di Studio - Introduzione

• 9. File

• [26 Aprile 2017] Ripresa delle Lezioni dopo la pausa Esoneri.

• [7 Marzo 2017] Le lezioni del corso avranno inizio mercoledì 08/03 e si terranno il mercoledì dalle 8.30 alle 12.30 e il giovedì dalle 11.30 alle 14.30 in Aula Magna (Piano Terra).

• [26 Aprile 2017] Ripresa delle Lezioni dopo la Pausa Esoneri.
• [7 Marzo 2017] Le lezioni del corso avranno inizio mercoledì 08/03 e si terranno il mercoledì dalle 8.30 alle 12.30 e il giovedì dalle 11.30 alle 14.30 in Aula Magna (Piano Terra).
• [6 Marzo 2017] On-line pagina web del corso.

• 7. Stile di Programmazione
• 8. Puntatori

• Esercitazione 3 - Dicussione

• 6. Programmazione Modulare - Parte 2

• 5. Programmazione Modulare - Parte 1

• Diario

Diario

• 4. Linguaggio C - Parte 3

• 3. Linguaggio C - Parte 3

• Esercitazione 2 - Dicussione

Laboratorio di Informatica (Track B)\\

• Laboratorio

• 2. Linguaggio C - Parte 1
• 3. Linguaggio C - Parte 2

Laboratorio

• Esercitazione 1 - Dicussione

• 0. Presentazione del Corso
• 1. Utilizzo di Eclipse CDT

\\\

Laboratorio di Informatica (Track B)+
CdL in Informatica e Tecnologie per la Produzione del Software
A.A. 2016-2017

Docente:
Cataldo Musto

• Programma Preliminare
• Avvisi
• Modalità d'Esame
• Materiale Didattico
• Tracce d'Esame
• Risultati
• Laboratorio
• Link Utili

Avvisi

*[7 marzo 2017] Le lezioni del corso avranno inizio mercoledì 08/03 e si terranno il mercoledì dalle 8.30 alle 12.30 e il giovedì dalle 11.30 alle 14.30 in Aula Magna (Piano Terra).

• [6 marzo 2017] On-line pagina web del corso.

Modalità d'Esame

L'esame si svolge consegnando un caso di studio e sostenendo una prova orale, che copre i contenuti di teoria e la discussione del progetto.

Prenotazioni
Per sostenere le prove di ciascun appello occorre OBBLIGATORIAMENTE prenotarsi.

Le prenotazioni all'esame (scritto e orale) avvengono OBBLIGATORIAMENTE mediante l'uso del sistema ESSE3.







Materiale Didattico

Libro

• An Introduction to Information Retrieval, Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, Hinrich Schütze

Information Retrieval

• Introduzione
• Boolean and Vector Space Retrieval Models
• Esercizio sulle similarità
• Relevance Feedback
• Esercizio sul Relevance Feedback
• Valutazione dei Sistemi di Ritrovamento
• Text Categorization
  • Lettura consigliata: Machine Learning in Automated Text Categorization
• Link Analysis e PageRank

Information Filtering

• Introduzione
• Collaborative Filtering
  • Lettura consigliata: A comprehensive survey of neighborhood-based recommendation methods
• Content-based Filtering
  • Lettura consigliata: Content-based Recommender Systems: State of the Art and Trends
  • Lettura consigliata: A content-collaborative recommender that exploits WordNet-based user profiles for neighborhood formation
  • Lettura consigliata: Semantics-aware Content-based Recommender Systems
• Valutazione di Recommender Systems

Semantic Web

• Introduzione
• RDF: Resource Description Framework
• Real world semantics
• Graph-based RecSys based on Linked Open Data

Laboratorio di Lucene

• Accesso alle Informazioni con Apache Lucene
• Esercitazione 1
• Esercitazione 2
• Esercitazione 3
• Esercitazione 4

Tracce d'Esame

• Esercizi
• Prove in itinere (A.A. 2013-14 2014-15)
• Prove scritte A.A. 2014-2015

Risultati delle Prove

• Risultati prova scritta del 14 Febbraio 2017
• Risultati prova scritta del 31 Gennaio 2017
• Risultati II prova in itinere del 18 gennaio 2017
• Risultati prova scritta del 18 Gennaio 2017
• Risultati I prova in itinere del 25 novembre 2016

Laboratorio

• Lucene
  • Jar consigliati
    • lucene-core-4.10.2.jar
    • lucene-queryparser-4.10.2.jar
    • lucene-analyzers-common-4.10.2.jar
    • lukeall-4.10.2.jar
• Dataset Esercitazione
• Trec_eval pre-compilati
  • Linux
  • Mac
  • Windows
• Tika
  • tika-app-1.14.jar

Link Utili