PRESENTAZIONE

Machine learning for automated driving:
Il corso intende approfondire la teoria e l’applicazione delle tecniche allo stato dell’arte del machine learning per la guida automatica, con particolare attenzione alla percezione.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

Machine learning for automated driving:
L'insegnamento intende fornire le conoscenze essenziali sulle tecniche di machine learning usate nella guida automatica, in particolare riguardo alla percezione del contesto ed alla predizione della sua evoluzione.
Il corso intende anche introdurre gli studenti allo sviluppo di firmware su sistemi elettronici a microcontrollore per l’esecuzione di alcuni dei modelli di machine learning studiati.
Lo studente potrà sviluppare capacità analitiche e progettuali anche attraverso la realizzazione di un elaborato.

PREREQUISITI

Elettronica dei sistemi digitali

Fondamenti di programmazione

Machine learning (Primo anno magistrale)

DOCENTI E COMMISSIONI

Commissione d'esame

FRANCESCO BELLOTTI (Presidente)

LUCA LAZZARONI

MARCO RAGGIO

RICCARDO BERTA (Presidente Supplente)

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

Machine learning for automated driving:

Lavoro di progetto su un esempio di applicazione di machine learning per la guida automatica (conoscenza, comprensione, analisi, giudizio, applicazione, creazione relativamente agli argomenti trattati a lezione) 

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

Machine learning for automated driving:

La valutazione avverrà nei vari passi della preparazione del progetto di cui nelle Modalità di esame: colloqui di definizione, progettazione/implementazione della soluzione, discussione finale di un elaborato descrittivo del lavoro svolto.

Il docente terrà anche presente la partecipazione dello studente durante il corso.

Calendario appelli