PRESENTAZIONE

Questo modulo è dedicato allo studio da parte dello studente di un caso di studio reale del Machine Learning e della Data Analysis nel contesto specifico della robotica

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

In questo modulo lo studente si focalizzerà sullo studio di un caso di studio reale nel contesto specifico della robotica sulle basi delle metodologie e strumenti discussi nel primo modulo del corso

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Lo studente acquisirà competenze nello studio, sviluppo, soluzione di un caso di studio reale nel campo della robotica del Machine Learning e della Data Analysis.

PREREQUISITI

Programmazione (Matlab/Python/R), algebra lineare, probabilità e statistica

MODALITA' DIDATTICHE

Progetto da svolgere in autonomia o in guppi di massimo due persone.

PROGRAMMA/CONTENUTO

1. Scelta di un caso di studio del Machine Learning e della Data Analysis nel contesto della robotica
2. Studio dello stato dell'arte e approfondimento del caso di studio
3. Soluzione del caso di studio tramite tecniche di Machine Learning e della Data Analysis

TESTI/BIBLIOGRAFIA

F. X. Govers "Artificial intelligence for robotics: Build intelligent robots that perform human tasks using AI techniques" 2018

DOCENTI E COMMISSIONI

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

https://corsi.unige.it/10635/p/studenti-orario

Orari delle lezioni

L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

Orale su appuntamento

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

Lo studente risolverà un problema reale a piacere (nel campo specifico delle robotica) applicando le tecniche apprese durante il primo modulo del corso.

Calendario appelli