- Docente: Renato Campanini
- Crediti formativi: 6
- SSD: FIS/01
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
- Campus: Bologna
- Corso: Laurea Magistrale in Informatica (cod. 8028)
Conoscenze e abilità da conseguire
Al termine del corso, lo studente sa effettuare l'analisi statistica e l'interpretazione di dati sperimentali. Conosce le reti neurali: costruzione ed utilizzo per l'analisi dati. Conosce gli algoritmi genetici.
Contenuti
Teoria della probabilità,densità di probabiltà,funzione cumulativa,formula di Bayes,momenti di una distribuzione,test statistici,correlazioni parametriche,correlazioni non parametriche,modeling di dati,introduzione al pattern recognition,riduzione ed estrazione delle caratteristiche,algoritmi genetici,simulated annealing,addestramento e test,k fold cross validation,Parzen windows,KNN,reti neurali,percettroni semplici,percettroni multistrato,reti a Radial Basis Function,Support Vector Machine,Analisi di cluster.
Testi/Bibliografia
Numerical Recipes,3ed,cap.14,15 www.nr.com
Statistics course Home Page,Glenn Cowan
lezioni su Pattern Recognition del prof. Ricardo Gutierrez-Osuna http://research.cs.tamu.edu/prism/lectures.htm
Metodi didattici
Lezioni e sessioni di laboratorio
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
Due esami parziali o un esame finale unico con domande scritte. Un elaborato al computer
Strumenti a supporto della didattica
Lezioni ed esercitazioni. Le lezioni si tengono nel primo semestre in Aule presso il Dipartimento di Fisica,Viale B.Pichat 6/2 .
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Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Renato Campanini