CODICE | 98223 |
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ANNO ACCADEMICO | 2021/2022 |
CFU | 4 cfu al 1° anno di 10728 ENGINEERING TECHNOLOGY FOR STRATEGY (AND SECURITY) (LM/DS) GENOVA |
SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE | INF/01 |
LINGUA | Inglese |
SEDE | GENOVA (ENGINEERING TECHNOLOGY FOR STRATEGY (AND SECURITY)) |
PERIODO | 2° Semestre |
MATERIALE DIDATTICO | AULAWEB |
L'Intelligenza Computazionale costituisce un repertorio di metodologie predittive di Intelligenza Artificiale basate sui dati e sulla conoscenza del dominio, che fanno parte del background dell'ingegnere strategico.
Neural networks; fuzzy logic systems; evolutionary computing; swarm intelligence; neuro-fuzzy and fuzzy neural systems; hybrid intelligent systems, machine learning; classification, regression learning, clustering
Il corso presenta un'introduzione sistematica ai fondamenti e alle applicazioni dei modelli di Intelligenza Computazionale che sono metodi avanzati di Intelligenza Artificiale per l'elaborazione dei dati ispirati ai sistemi naturali e che comprendono le reti neurali artificiali, i sistemi di logica fuzzy, il calcolo evoluzionario, l'intelligenza di sciame e l'apprendimento automatico. Gli argomenti piu' rilevanti, come la classificazione e la regressione, saranno affrontati sia dal punto di vista teorico sia attraverso esercitazioni pratiche di programmazione e compiti a casa usando il linguaggio Python.
Il corso non richiede prerequisiti specifici, e include tutti gli elementi e i riferimenti necessari. Le conoscenze di base in matematica, statistica acquisite nei precedenti studi e la programmazione in Python saranno utili per migliorare la curva di apprendimento e le prestazioni dello studente.
1 lezione di 4 ore alla settimana per 10 settimane comprese lezioni frontali, esercitazioni in classe e compiti a casa.
Optimization; Machine Learning; Regression; Classification; Bayesian Decision Theory; Parametric Classification; Intro to clustering; Fuzzy Sets; Fuzzy Clustering; Kernel Clustering; Spectral Clustering; Networks' Analysis; Neural Networks; Support Vector Machines; Multi-Layer Perceptrons; Fuzzy Systems; Deep Learning; Ensembles; Genetic Algorithms; Evolution Strategies; Particle Swarm Optimization; Multi-Objective Genetic Algorithms; Multimodal Medical Volumes Segmentation; Seminars by companies operating in AI; Demos; Homeworks.
Ricevimento: Ricevimento concordato via email
FRANCESCO MASULLI (Presidente)
AGOSTINO BRUZZONE
ALBERTO CABRI
STEFANO ROVETTA (Presidente Supplente)
L'orario di tutti gli insegnamenti è consultabile su EasyAcademy.
Homeworks e esame orale
Data | Ora | Luogo | Tipologia | Note |
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12/01/2022 | 10:00 | GENOVA | Orale | |
26/01/2022 | 10:00 | GENOVA | Orale | |
15/02/2022 | 10:00 | GENOVA | Orale | |
06/06/2022 | 10:00 | GENOVA | Orale | |
14/07/2022 | 10:00 | GENOVA | Orale | |
27/07/2022 | 10:00 | GENOVA | Orale | |
14/09/2022 | 10:00 | GENOVA | Orale |