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In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.

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Laurea magistrale in Ingegneria e scienze informatiche - Immatricolazione dal 2025/2026

Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.

CURRICULUM TIPO:

1° Anno 

InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
ING-INF/05
12
B
INF/01
12
B
ING-INF/05

2° Anno   Attivato nell'A.A. 2016/2017

InsegnamentiCreditiTAFSSD
6
B
INF/01
Altre attivita' formative (taf f)
4
F
-
InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
ING-INF/05
12
B
INF/01
12
B
ING-INF/05
Attivato nell'A.A. 2016/2017
InsegnamentiCreditiTAFSSD
6
B
INF/01
Altre attivita' formative (taf f)
4
F
-
Insegnamenti Crediti TAF SSD

Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)

TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.




S Stage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Codice insegnamento

4S02803

Coordinatore

Marco Cristani

Crediti

6

Lingua di erogazione

Italiano

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI

Periodo

II semestre dal 1 mar 2016 al 10 giu 2016.

Sede

VERONA

Obiettivi formativi

Teorie e Tecniche del Riconoscimento (TTR) è una disciplina altamente pervasiva, sia in campo scientifico che industriale. Essa si concentra sulla creazione di classificatori, ossia algoritmi in grado di imparare aspetti della realtà che ci circonda e di compiere decisioni adeguate una volta in presenza di nuovi stimoli. Riconoscitori vocali, applicazioni automotive, sistemi di sorveglianza, sistemi di controllo qualità, recommender systems, motori di ricerca, reti sociali, strumenti di interazione (Kinect, Wii) sono solo alcune delle numerose applicazioni che si basano sulla presenza di classificatori. Il corso di TTR intende fornire i principi metodologici alla base della classificazione, unitamente alle tecniche più moderne in grado di risolvere problemi fino a pochi anni fa ingestibili. In altre parole, il corso vuole essere l’ottimo compromesso tra teoria e pratica, rendendo lo studente in grado di risolvere problemi tangibili e importanti con tecniche solide dal punto di vista teorico.

Programma

Il programma del corso può essere diviso in due ambiti, quello metodologico e quello applicativo, che procederanno di pari passo durante le lezioni.

Metodologie
--Introduzione: cos’è, a cosa serve, sistemi, applicazioni
--Riconoscimento e classificazione
--Teoria della decisione di Bayes
--Stima dei parametri
--Metodi non parametrici
--Classificatori lineari, non lineari e funzioni discriminanti
--Estrazione e selezione di feature, PCA e trasformata di Fisher
--Algoritmo Expectation-Maximization e misture di Gaussiane
--Metodi generativi e discriminativi
--Metodi Kernel e Support Vector Machines
--Hidden Markov Models
--Metodi di classificazione non supervisionata (clustering)
--Pattern recognition per l'analisi e il riconoscimento in immagini e video

Applicazioni
--Riconoscimento di volti
--Tracking
--Video sorveglianza

Testi per il corso:
- Richard O. Duda, Peter E. Hart, and David G. Stork. 2000. Pattern Classification (2nd Edition). Wiley-Interscience.
- Christopher M. Bishop. 2006. Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics). Springer-Verlag New York, Inc., Secaucus, NJ, USA.

Modalità d'esame

prova orale

Le/gli studentesse/studenti con disabilità o disturbi specifici di apprendimento (DSA), che intendano richiedere l'adattamento della prova d'esame, devono seguire le indicazioni riportate QUI

Materiale e documenti