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 2025/2026Il 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
2° Anno Attivato nell'A.A. 2021/2022
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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4 insegnamenti a scelta2 insegnamenti a scelta3 insegnamenti a sceltaLegenda | 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.
Fondamenti di machine learning (2020/2021)
Codice insegnamento
4S008902
Crediti
6
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
L'insegnamento è organizzato come segue:
Teoria
Laboratorio
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
Modalità d'esame
prova orale
