Tommaso Di Noia

Tommaso Di Noia è professore ordinario in Sistemi di Elaborazione delle Informazione al Politecnico di Bari dove insegna Intelligenza Artificiale. I suoi interessi di ricerca attuali includono: Recommender Systems e Machine Learning, grafi di conoscenza e tecnologie semantiche, sistemi di accesso personalizzato all'informazione, rappresentazione e ragionamento con preferenze.

IINF-05/A

Attualmente, la sua attività di ricerca si concentra principalmente sulle tematiche che ruotano attorno all'Intelligenza Artificiale e alla Gestione dei Dati con particolare riferimento a tecniche e applicazioni di apprendimento automatico dai dati (machine learning) e ai sistemi di raccomandazione (recommender systems). Recentemente, la sua attenzione si è spostata su come sfruttare l'informazione codificata all'interno di dataset di tipo Big Data, come quelli disponibili grazie all'iniziativa Linking Open Data, al fine di realizzare dei motori di raccomandazione basati su contenuto (content-based) o ibridi. Sulla tematiche dell'accesso personalizzato all'informazione e alla modellazione della preferenze dell'utente sono state recentemente proposte soluzioni innovative che coniugano e integrano diverse anime dell'Intelligenza Artificiale.
Inizialmente la sua ricerca è stata dedicata alla soluzione di problemi teorici e pratici in scenari distribuiti di resource retrieval e di ragionamento automatico. Al fine di verificare la validità dei risultati ottenuti, questi sono stati sempre implementati e testati in domini applicativi differenti come ad esempio il commercio elettronico, la gestione dei processi di business, il discovery di Web Service ed i sistemi di supporto alle decisioni per la gestione delle competenze nelle agenzie di reclutamento. Successivamente, guidato dai risultati raggiunti nel campo del commercio elettronico, la sua attenzione si è spostata nello studiare dei nuovi modi per coniugare le tecniche di rappresentazione della conoscenza e ragionamento automatico sia alla negoziazione automatica tra agenti razionali con preferenze che agli scenari e protocolli di ubiquitous computing e di mobile computing.

Venerdì 09:30-13:00 (Ufficio del docente) - L'incontro deve essere concordato con il docente attraverso l'URL https://calendly.com/tommaso-dinoia/students-office-hours