Docente/i: Maria Grazia Albanesi  

Denominazione del corso: Basi di dati LS
Codice del corso: 064019
Corso di laurea: Ingegneria Biomedica, Ingegneria Informatica, Ingegneria dei Servizi
Settore scientifico disciplinare: ING-INF/05
L'insegnamento è caratterizzante per: Ingegneria Biomedica
L'insegnamento è affine per: Ingegneria Biomedica
Crediti formativi: CFU 5
Sito web del corso: http://cdol.unipv.it/

Obiettivi formativi specifici

Lo studente acquisirà i concetti avanzati della gestione delle basi di dati, estendendo la trattazione a database multimediali (immagini, audio e video), con particolare riguardo alle tecnologie emergenti nella memorizzazione, compressione e gestione dei dati. Saranno inoltre forniti esempi di studi e ricerche per fornire le necessarie conoscenze e il metodo di studio per approfondire tematiche avanzate, come la ricerca per contenuto e l'accesso sicuro a database.

Programma del corso

Il corso si articolerà nei seguenti punti principali:

Evoluzione nelle strutture e architetture dei database
Data warehouse e data mining. Applicazioni pratiche.

Database multimediali
Basi di dati supporto alla multimedialità: formato dei dati multimediali adatti alla memorizzazione in database. La compressione di dati testuali e multimediali. Esempio di progetto di database multimediale. Accesso a database multimediali per contenuto. Casi di studio di database multimediali: database biometrici.

Prerequisiti

La conoscenza dei concetti fondamentali sulla struttura, la progettazione e la realizzazione di basi di dati testuali e delle tecniche più comuni di interrogazione di database relazionali (linguaggio SQL).

Tipologia delle attività formative

Lezioni (ore/anno in aula): 38
Esercitazioni (ore/anno in aula): 0
Laboratori (ore/anno in aula): 0
Progetti (ore/anno in aula): 0

Materiale didattico consigliato

I lucidi proiettati a lezione sono integrati dal materiale bibliografico proposto. Vista la natura avanzata di molti argomenti del corso, si invita gli studenti ad eseguire ricerche bibliografiche e in rete sui principali temi trattati.

Gonzales, Woods. Digital Image Processing Second Edition. Prentice Hall. Capitoli 1-2 per chi non ha nel proprio curriculum il corso di Visione Artificiale. Capitoli 7, 8, 11 Disponibile in biblioteca in pi.

Articoli vari da riviste scientifiche discussi a lezione.

Modalità di verifica dell'apprendimento

Una prova scritta con domande a risposta multipla e domande aperte su tutti gli argomenti del corso.