Domande e risposte di informatica umanistica, Prove d'esame di Elementi di Informatica

Scarica Domande e risposte di informatica umanistica e più Prove d'esame in PDF di Elementi di Informatica solo su Docsity! DOMANDE DI INFORMATICA Turing: Alan Mathison Turing è un matematico, logico, crittografo e filosofo britannico, considerato il padre dell’informatica ed uno dei più grandi matematici del XX secolo. Formalizzò i concetti di algoritmo e calcolo mediante l’omonima macchina. La macchina di Turing (MdT) è definita da un insieme di regole che definiscono il comportamento della macchina su un nastro di input-output (lettura e scrittura). Il nastro può essere immaginato come un nastro di carta di lunghezza infinita, diviso in quadratini dette celle. Ogni cella contiene un simbolo oppure è vuota. Ha una testina che si sposta lungo il nastro leggendo, scrivendo oppure cancellando simboli nelle celle del nastro. Turing è anche famoso per il Test di Turing ovvero un test che mette alla prova l’intelligenza artificiale, abbiamo due interlocutori A-B una macchina e un uomo, poi una persona C che non è presente ma legge la discussione, deve capire quali sono le risposte della macchina e quali quelle dell’uomo, se la macchina riesce ad ingannare l’uomo possiamo parlare di intelligenza artificiale. Si fonda così una disciplina nota come intelligenza artificiale, il cui scopo è quello di riprodurre le funzioni cognitive umane. BABBAGE: è un matematico britannico e teorizza due apparecchiature meccaniche 1) Analytical Engine, la macchina analitica, un protocomputer, dotato di 3 funzioni -memoria espandibile, capacità di procedimento logico, unità aritmetica. 2) Difference Engine, la macchina differenziale, una macchina progettata per tabulare funzioni polinomiali. (prototipo imperfetto) LA MACCHINA ANALITICA: La macchina analitica è il primo prototipo di un computer meccanico in grado di eseguire compiti generici, progetto realizzato da Charles Babbage nel 1837. Composta da: - memoria espandibile - unità aritmetica - capacità di procedimento logico ADA LOVELACE: Ella è una matematica britannica, figlia del poeta Byron. Nel 1840 Babbage viene invitato a Torino a tenere un seminario, il suo seminario verrà poi tradotto in inglese dalla Lovelace, che non solo traduce il seminario di Babbage, ma aggiunge la famosa nota G, un algoritmo per calcolare i numeri di Bernoulli (una sequenza di numeri leggibili dalla macchina), questo algoritmo è famoso per essere il primo programma nella storia dell’informatica ROBERTO BUSA: gesuita filologo, egli è conosciuto come pioniere nell’uso dell’informatica applicata alla linguistica. Ha realizzato l’INDEX THOMISTICUS, la lemmatizzazione dell’opera omnia di Tommaso d’Aquino. È nata su schede di cartone perforato, è stata proseguita su un nastro magnetico e poi su dvd ed infine su internet. Ha realizzato dunque la prima edizione elettronica di un’opera filologica. GODEL: Matematico, logico, filosofo austriaco, Godel è noto per i suoi due teoremi dell’incompletezza delle teorie matematiche. 1) In ogni teoria matematica T sufficientemente espressiva da contenere l’aritmetica, esiste una formula (fi) tale che se T è coerente, allora né (fi) né la sua negazione sono dimostrabili in T. 2) Non esiste un sistema logico abbastanza potente da pensare sé stesso. DOI: Considerando che abbiamo l’URL di una data risorsa, ogni risorsa viene dotata di un codice DOI univoco in tutto il mondo, possiamo semplificare dicendo che il DOI è come se fosse il nostro codice fiscale. Ad ogni DOI corrisponde un URL che ci permette di raggiungere l’oggetto digitale (servizio di reindirizzamento). RDF: è uno strumento per identificazione di risorse, non leggibile dall’uomo. Il modello è basato su asserzioni semplici sulle risorse aventi la forma tripartita soggetto-predicato-oggetto. Il soggetto denota la risorsa che sto descrivendo, il predicato denota caratteristiche o aspetti della stessa e soprattutto stabilisce una relazione tra soggetto e oggetto. È scritto in XML > che è un metalinguaggio che definisce i linguaggi di mark-up ASCII: è un sistema di codifica pubblicato nel 1968 in America. Questo sistema è costituito da 7bit +1, quindi il numero massimo di caratteri sono 128 poiché 2 alla settima. In questo sistema vi sono tutte le lettere dell’alfabeto americano ed è proprio questo il limite di ASCII poiché per esempio mancava della N (gn) spangola o della è italiana; perciò, viene allargata la base di codifica e viene introdotto l’UNICODE. UNICODE: è un sistema di codifica, introdotto per ampliare il sistema ASCII, infatti UNICODE, contiene ben 136.755 caratteri che coprono 139 scritti moderni e storici. prima dell’UNICODE abbiamo il BETA CODE standard per codificare il greco politonico, usando solo caratteri ASCII. ecc) -riga (ID dell’autore- anno dell’opera ecc) -colonna (che contiene la cella: titolo dell’opera) SQL è un linguaggio standard usato per creare DATABASE GIS possiamo affermare che il GIS è un database geografico, una sorta di mappa di alto livello. Il GIS permette di prendere dati molto diversi, inserirli in un sistema, geo- riferirli e poi fare una serie di interrogazioni. GRAFICA A RASTER conosciuta anche come pixmax, questa è composta di elementi più piccoli di forma rettangolare chiamati pixel, i pixel codificano un’informazione precisa del colore – le caratteristiche della grafica a raster sono la risoluzione (espressa in cm), la profondità di colore (espressa in bit) e il modello colore che prevede il modello sottrattivo CMYK (tipografia) e il modello additivo RGB (web). RASTER SPECIALI 1)IMMAGINE TERMICA; 2)RILIEVI (capacità del pixel di indicare la quota) RASTER FORMATI (GIF o HDR) E SOFTWARE (PAINT) (lezione dell’assistente) COPYRIGHT: DIRITTO MORALE E PATRIMONIALE Con copyright intendiamo la possibilità giuridica di riprodurre una determinata copia Diritto morale: è un diritto eterno, come ad esempio la paternità di un’opera, ad esempio Omero sarà per sempre l’autore dell’Iliade Diritto patrimoniale: l’autore può commercializzare la propria opera e trarne profitto RETI NEURALI ARTIFICALI/SIMULATE: sono un sottoinsieme del machine learing>utilizzo di dati e algoritmi per imitare il modo in cui gli esseri umani apprendono, e sono l’elemento centrale degli algoritmi di deep learning> reti che simulano il comportamento del cervello umano. Il loro nome e la loro struttura sono ispirati al cervello umano, imitando il modo in cui i neuroni biologici si inviano segnali.