L'insegnamento fornisce una panoramica completa sui fondamenti teorici e pratici dell’IR. Gli argomenti trattati includono:
- introduzione all'IR e contesto applicativo, ad esempio i motori di ricerca
- metodi di rappresentazione e indicizzazione dell’informazione
- tecniche di reperimento e ordinamento dei documenti
- valutazione delle prestazioni dei sistemi IR e tecniche di ottimizzazione
- modelli e metodi di reperimento e ordinamento (logico, vettoriale, probabilistico)
- tecniche di espansione delle interrogazioni e retroazione basata sulla rilevanza
- metodi di rappresentazione della semantica
- metodi di intelligenza artificiale e IR
- metodi di impiego di grandi modelli linguistici (LLM) in IR (Retrieval Augmented Generation, RAG)
- introduzione all'IR e contesto applicativo, ad esempio i motori di ricerca
- metodi di rappresentazione e indicizzazione dell’informazione
- tecniche di reperimento e ordinamento dei documenti
- valutazione delle prestazioni dei sistemi IR e tecniche di ottimizzazione
- modelli e metodi di reperimento e ordinamento (logico, vettoriale, probabilistico)
- tecniche di espansione delle interrogazioni e retroazione basata sulla rilevanza
- metodi di rappresentazione della semantica
- metodi di intelligenza artificiale e IR
- metodi di impiego di grandi modelli linguistici (LLM) in IR (Retrieval Augmented Generation, RAG)
- Teacher: Massimo Melucci
