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Oggetto:
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Laboratorio di semiotica per le scritture digitali e i Big Data

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Semiotics for Digital Writing and Big Data (Laboratory)

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Anno accademico 2022/2023

Codice dell'attività didattica
FIL0442
Docente
Francesco Galofaro (Titolare del corso)
Corso di studi
laurea magistrale in Comunicazione e Culture dei media
Anno
2° anno
Periodo didattico
Primo semestre
Tipologia
Altre attività
Crediti/Valenza
6
SSD dell'attività didattica
NN/00 - nessun settore scientifico
Modalità di erogazione
A distanza
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Obbligatoria
Tipologia d'esame
Prova pratica
Prerequisiti

Il laboratorio si rivolge a studentesse e studenti interessati a Big Data, Information Retrieval e Machine Learning. Un'infarinatura di Python aiuterà una migliore comprensione degli argomenti.

The workshop is open to students interested in Big Data, Information Retrieval, and Machine Learning. Basic Knowledge of Python will help a better understanding of the topics.

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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

  • Capacità di applicare conoscenza e comprensione
  • Autonomia di giudizio;
  • Abilità comunicative;

  • Applying knowledge and understanding
  • Making judgements
  • Communication

                                                                                                                                                          

 

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Risultati dell'apprendimento attesi

A cosa serve la computazione quantistica e in cosa è diversa da un calcolo tradizionale? Perché strumenti matematici sviluppati per la fisica delle particelle dovrebbero funzionare nel campo della comunicazione? Il laboratorio ambisce a rispondere a queste domande con un approccio pratico, volto all'applicazione di strumenti quantistici all'analisi del linguaggio.

La studentessa/lo studente acquisirà una conoscenza di base del funzionamento delle tecnologie utili ad analizzare la comunicazione sociale in rete. Sarà in grado di esercitare un punto di vista critico sulle possibilità e sulla attendibilità dei metodi di Information Retrieval, Natural Language Processing, Machine Learning.

La studentessa/lo studente dovrà dimostrare autonomia di lavoro, responsabilità sui contenuti prodotti, capacità di valutazione etico-legale sulla condivisione di contenuti in rete e consapevolezza sul loro utilizzo.

What is quantum computing for and how is it different from traditional computing? Why should mathematical tools developed for particle physics work in the field of communication? The laboratory aims to answer these questions with a practical approach, aimed at applying quantum methods to language analysis.

Students will acquire basic knowledge of the functioning of technologies useful for analyzing social communication on the net. You will be able to exercise a critical point of view on the possibilities and reliability of Information Retrieval, Natural Language Processing, Machine Learning methods.

Students must demonstrate autonomy of work, responsibility for the contents produced, ethical-legal assessment skills on the sharing of contents, online and awareness of their use.

                                                                                                                                                          

 

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Modalità di insegnamento

Date le tematiche trattate e la necessità di collaborare il laboratorio si terrà online. La frequenza è obbligatoria. Il link per coloro che non potessero frequentare in presenza è:

https://unito.webex.com/meet/francesco.galofaro

Attraverso il learn by doing studentesse e studenti collaboreranno alla realizzazione di un corpus di messaggi etichettati con metodo semiotico al fine di addestrare una rete neurale.

The lab is held online due to the themes and the participatory nature. Attendance is mandatory. The link for those who could not attend in the presence is:

https://unito.webex.com/meet/francesco.galofaro

Through learn by doing, students will collaborate in the creation of a corpus of messages labeled with a semiotic method in order to train a neural network.

                                                                                                                                                          

 

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Modalità di verifica dell'apprendimento

- partecipazione attiva all'attività di etichettamento del corpus (attività individuale)

- partecipazione attiva all'addestramento e all'impiego della rete neurale (attività di gruppo)

- active participation in the labeling of the corpus (individual activity)

- active participation in the training and use of the neural network (group activity)

                                                                                                                                                          

 

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Programma

1 - Metodi di scraping dei messaggi da twitter. Algoritmi e librerie

2 - Come etichettare i tweet. Individuazione delle categorie semiotiche pertinenti

3 - Geometria dei dati. Convertire il testo in vettori

4 - Machine learning. Addestrare una semplice rete neurale

5 - Esperimenti.

1 - Methods of scraping messages from twitter. Algorithms and libraries

2 - How to tag tweets. Identification of the relevant semiotic categories

3 - Geometry of the data. Convert text to vectors

4 - Machine learning. Train a simple neural network

5 - Experiments.

                                                                                                                                                          

 

Testi consigliati e bibliografia

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Capitoli 1, 2, 8 da Vahid Mirjalili e Sebastian Raschka, Machine learning con Python. Costruire algoritmi per generare conoscenza, Apogeo, 2020.

Sarah Kaiser, Christopher Granade, Quantum Computing: Guida alla programmazione con Python e Q#, Apogeo, Milano, 2021

Algirdas Julien Greimas e Joseph Courtés, Semiotica: dizionario ragionato di teoria del linguaggio, Bruno Mondadori, Milano.

Umberto Eco, Trattato di semiotica generale, La nave di Teseo, Milano.

Vahid Mirjalili and Sebastian Raschka, Python Machine Learning. Machine Learning and Deep Learning with Python, Scikit-learn, and TensorFlow 2, 3rd Edition, Pakt publishing, 2019.
 
Sarah Kaiser, Christopher Granade, Learn Quantum Computing with Python and Q# A Hands-on Approach, Manning, 2021.

Algirdas Julien Greimas and Joseph Courtés, Semiotics and language: an analytical dictionary Indiana University Press, 1982.

Umberto Eco, A Theory of Semiotics, Bloomington, Indiana University Press, 1976.

                                                                                                                                                          

 



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Note

Attenzione! D'accordo con i partecipanti al laboratorio, l'orario è stato cambiato. Le lezioni si terranno al mattino dalle 10.00 alle 13.00

Gli incontri si tengono nella stanza Webex del docente (https://unito.webex.com/meet/francesco.galofaro) il lunedì, mercoledì e venerdì dalle 10.00 alle 13.00. 

Meetings are schedulede every Monday, Wednesday, and Friday from 10.00 to 13.00. The first encounter will be held on September 21st (Wednesday) in the teacher's virtual room in Webex (https://unito.webex.com/meet/francesco.galofaro).

                                                                                                                                                          

 

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Ultimo aggiornamento: 21/09/2022 12:48

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