Studiare
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.
Piano Didattico
Queste informazioni sono destinate esclusivamente agli studenti e alle studentesse già iscritti a questo corso. Se sei un nuovo studente interessato all'immatricolazione, trovi le informazioni sul percorso di studi alla pagina del corso:
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.
1° Anno
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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2° Anno Attivato nell'A.A. 2017/2018
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Due insegnamenti a scelta 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.
Sistemi avanzati per il riconoscimento (2017/2018)
Codice insegnamento
4S02792
Docente
Coordinatore
Crediti
6
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
Periodo
I sem. dal 2 ott 2017 al 31 gen 2018.
Obiettivi formativi
Il corso è pensato come naturale prosecuzione di Teorie e Tecniche del Riconoscimento, e approccia problemi di classificazione notevolmente più difficili. Gli obiettivi del corso sono di rendere lo studente in grado di capire e modificare codice professionale per il riconoscimento (OpenCV, VLFeat, Tensorflow), unitamente a capire la teoria sottostante. Al termine dell’insegnamento lo studente dovrà essere in grado di affrontare un problema reale di riconoscimento (derivante da una applicazione industriale), attraverso gli strumenti visti a lezione. I linguaggi utilizzati saranno principalmente MATLAB e Python, con alcuni rimandi di C.
Programma
Il corso affornta una serie di argomenti allo stato dell’arte nel campo del riconoscimento. Pertanto, ogni argomento verrà spiegato attraverso articoli e dispense aggiornate allegate alle slide delle lezioni. In ogni caso, è consigliabile avere a disposizione questi testi come base di studio:
- Christopher M. Bishop. 2006. Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics). Springer-Verlag New York, Inc., Secaucus, NJ, USA.
- Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville. Deep learning. MIT Press, 2016.
Argomenti:
- Validazione dei classificatori: misure di accuratezza, matrice di confusione e misure derivate, curve ROC e CMC, average precision, errore quadratico medio, correlazione di etichetta,
- Kernel machines, Support Vector Machines, design di Kernel
- VLFeat per il riconoscimento di oggetti: riconoscimento denso di oggetti attraverso modelli discriminativi multiclasse
- dictionary learning (bag of words)
- Descrittori di forma per il tracking di oggetti: B-spline e
- Deep learning in Tensorflow: Multinomial Logistic Classifier, Neural Networks, Backpropagation, Convolutional Neural Network, Recurrent Neural Networks e Long Short-Term Memory machines
| Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
|---|---|---|---|---|---|
| R. Duda, P. Hart, D. Stork | Pattern Classification | Wiley | 2001 | ||
| C.M. Bishop | Pattern Recognition and Machine Learning | Springer | 2006 |
Modalità d'esame
L’esame prevede la discussione con il docente di un elaborato scritto, che propone una soluzione ad un problema industriale di classificazione. Il voto dipenderà dalle capacità di classificazione ottenute dal classificatore (con misure di bontà di classificazione diverse da problema a problema), dai margini di confidenza statistici offerti e dalla motivazione teorica che ha spinto lo studente a scegliere una particolare tecnica di programmazione.
