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Study of a Recomendation System for art objects (𝓐𝓡𝓣ificial Intelligence)
Parole chiave ARTIFICIAL INTELLIGENCE, MACHINE LEARNING, NATURAL LANGUAGE PROCESSING, RECOMMENDER SYSTEMS
Riferimenti GIOVANNI SQUILLERO
Gruppi di ricerca DAUIN - GR-05 - ELECTRONIC CAD & RELIABILITY GROUP - CAD
Tipo tesi RESEARCH
Descrizione Tecniche di Computational Intelligence per analisi di dati dati museali (flussi). La tesi č svolta all'interno di un progetto finanziato dalla Compagnia di San Paolo ed in collaborazione con UNITO e partner territoriali.
In breve, l'attivitā consisterā nel costruire un modello capace di correlare diversi oggetti o insiemi di oggetti esposti nei musei, utilizzando tecniche di NLP e altre euristiche; contemporaneamente definire un modello degli "interessi" dei visitatori.
Conoscenze richieste Ottima conoscenza del linguaggio Python
Conoscenza di Linux (bash scripting, perl)
Conoscenza di base di tecniche di computational intelligence (artificial intelligence), sistemi ad agenti, fuzzy logic
Conoscenza di tecniche di data science, con particolare riferimento al natural language processing; esperienza con tecniche di word embeddings e strumenti di text classification (word2vec, Gensim, fastText, etc.)
Conoscenza di tecniche di data science, con particolare riferimento alle reti neurali (recurrent NN, convolutional NN, autoencoders, transformers, etc.); esperienza con l'utilizzo di Keras, Tensorflow, Theano
Scadenza validita proposta 30/04/2021
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