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

A.A. 2024/2025 A.A. 2023/2024 A.A. 2022/2023 A.A. 2021/2022 A.A. 2020/2021 A.A. 2019/2020 A.A. 2018/2019 A.A. 2017/2018 A.A. 2016/2017 A.A. 2015/2016 A.A. 2014/2015 A.A. 2013/2014 A.A. 2012/2013 A.A. 2011/2012 A.A. 2010/2011 A.A. 2009/2010

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Laurea magistrale in Mathematics - 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
6
B
MAT/07
6
B
MAT/03
12
B
MAT/05
6
B
MAT/05
6
B
MAT/06

2° Anno   Attivato nell'A.A. 2025/2026

InsegnamentiCreditiTAFSSD
6
B
MAT/05
Final exam
32
E
-
Attivato nell'A.A. 2025/2026
InsegnamentiCreditiTAFSSD
6
B
MAT/05
Final exam
32
E
-
Insegnamenti Crediti TAF SSD
Tra gli anni: 1°- 2°
1 module between the following:
- A.A. 2024/2025 Computational algebra not activated;
- A.A. 2025/2026 Homological Algebra not activated.
6
B
MAT/02
6
B
MAT/02
Tra gli anni: 1°- 2°
1 module between the following
6
B
MAT/08
6
B
MAT/08
Tra gli anni: 1°- 2°
3 modules among the following
- A.A. 2025/2026 Homological algebra not activated.
6
C
MAT/03
6
C
MAT/02 ,MAT/03
6
C
MAT/02
6
C
MAT/08
6
C
MAT/08
6
C
MAT/02
6
C
MAT/06
6
C
INF/01
6
C
MAT/05
6
C
MAT/09
6
C
MAT/02
6
C
MAT/08
6
C
MAT/08
6
C
MAT/07
6
C
INF/01 ,MAT/06
Tra gli anni: 1°- 2°
12
D
-
Tra gli anni: 1°- 2°
Further activities
4
F
-

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.

A Attività di base
B Attività caratterizzanti
C Attività formative affini o integrative
D Attività a scelta dello studente
E Prova finale
F Altre attività formative
S Stage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Statistical learning (2024/2025)

Codice insegnamento

4S008279

Crediti

6

Coordinatore

Paolo Dai Pra

Lingua di erogazione

Inglese en

Corsi Singoli

Autorizzato

MoodleMoodle Seminari 0

L'insegnamento è organizzato come segue:

PART I en

Crediti

3

Periodo

II semestre

Docenti

Paolo Dai Pra

Orario Lezioni
PART II en

Crediti

3

Periodo

II semestre

Docenti

Alberto Castellini

Orario Lezioni

Obiettivi di apprendimento

Obiettivo dell’insegnamento è introdurre gli studenti alla modellazione statistica ed all’analisi esplorativa dei dati. I fondamenti dello Statistical Learning (supervised e unsupervised, deep learning) sono sviluppati con particolare enfasi sugli aspetti teorici e sulle strutture matematiche sottostanti, allo scopo di fornire una derivazione ed analisi rigorosa ed autocontenuta dei principali modelli usati correntemente per le applicazioni. Sessioni complementari di laboratorio permetteranno di illustrare gli algoritmi chiave in connessione con alcuni casi di studio rilevanti, usando principalmente gli ambienti software standard come R o Python.

Prerequisiti e nozioni di base

Nozioni di base di Analisi Matematica, Algebra Lineare e Calcolo delle Probabilità

Bibliografia

Vai alla bibliografia
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Criteri di composizione del voto finale

Il voto finale si basa sull'esito di una prova orale