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 this module, students will focus on the study of use cases specifically related to Robotics, on the basis of methodologies and insights discussed in the accompanying main module.

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.

In particolare durante il corso verranno sviluppate
- competenza personale
- competenza sociale
- capacità di imparare a imparare
- competenza in creazione progettuale
- competenza in gestione progettuale

PREREQUISITI

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

MODALITA' DIDATTICHE

Progetto da svolgere in autonomia o in guppi di massimo due persone (per sviluppare capacità di imparare a imparare, competenza personale, competenza sociale, competenza in creazione progettuale e competenza in gestione progettuale)

Si consigliano gli studenti lavoratori e gli studenti con certificazione di DSA, di disabilità o di altri bisogni educativi speciali di contattare il docente all’inizio del corso per concordare modalità didattiche e d’esame che, nel rispetto degli obiettivi dell’insegnamento, tengano conto delle modalità di apprendimento individuali.

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

Commissione d'esame

LUCA ONETO (Presidente)

FABIO ROLI

DAVIDE ANGUITA (Presidente Supplente)

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

https://easyacademy.unige.it/portalestudenti/index.php?view=easycourse&_lang=it&include=corso​

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