COMPUTATIONAL INTELLIGENCE

COMPUTATIONAL INTELLIGENCE

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Codice
98223
ANNO ACCADEMICO
2020/2021
CFU
4 cfu al 1° anno di 10728 ENGINEERING TECHNOLOGY FOR STRATEGY (AND SECURITY) (LM/DS) GENOVA
SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE
INF/01
LINGUA
Inglese
SEDE
GENOVA (ENGINEERING TECHNOLOGY FOR STRATEGY (AND SECURITY))
periodo
2° Semestre
materiale didattico

PRESENTAZIONE

L'Intelligenza Computazionale costituisce un repertorio di metodologie predittive di Intelligenza Artificiale basate sui dati e sulla conoscenza del dominio, che fanno parte del background dell'ingegnere strategico.

 

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

Neural networks; fuzzy logic systems; evolutionary computing; swarm intelligence; neuro-fuzzy and fuzzy neural systems; hybrid intelligent systems, machine learning; classification, regression learning, clustering

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Il corso presenta un'introduzione sistematica ai fondamenti e alle applicazioni dei modelli di Intelligenza Computazionale che sono metodi avanzati di Intelligenza Artificiale per l'elaborazione dei dati ispirati ai sistemi naturali e  che comprendono le reti neurali artificiali, i sistemi di logica fuzzy, il calcolo  evoluzionario, l'intelligenza di sciame e l'apprendimento automatico. Gli argomenti piu' rilevanti, come la classificazione e la regressione, saranno affrontati sia dal punto di vista teorico sia attraverso esercitazioni pratiche di programmazione e compiti a casa usando il linguaggio Python.

PREREQUISITI

Il corso non richiede prerequisiti specifici, e include tutti gli elementi e i riferimenti necessari. Le conoscenze di base in matematica, statistica acquisite nei precedenti studi e la programmazione in Python saranno utili per migliorare la curva di apprendimento e le prestazioni dello studente. Un'introduzione alla programmazione in Python e' fornita dal seminario W35: Programmazione (basi di programmazione e sviluppo del codice)

Modalità didattiche


1 lezione di 4 ore alla settimana per 10 settimane comprese lezioni frontali, esercitazioni in classe e compiti a casa.

 

PROGRAMMA/CONTENUTO

Optimization; Machine Learning; Regression; Classification; Bayesian Decision Theory; Parametric Classification; Intro to clustering; Fuzzy Sets; Fuzzy Clustering;  Kernel Clustering; Spectral Clustering; Networks' Analysis; Neural Networks; Support Vector Machines;  Multi-Layer Perceptrons; Fuzzy Systems; Deep Learning;  Ensembles; Genetic Algorithms;  Evolution Strategies; Particle Swarm Optimization; Multi-Objective Genetic Algorithms; Multimodal Medical Volumes Segmentation; Seminars by companies operating in AI; Demos; Homeworks.

TESTI/BIBLIOGRAFIA

  1. Testo: Andries P. Engelbrecht: Computational Intelligence - An Introduction, Wiley, 2007.
  2. Selectione di articoli rilevanti  
  3. Appunti / slide

DOCENTI E COMMISSIONI

Ricevimento: Ricevimento concordato via email

Commissione d'esame

FRANCESCO MASULLI (Presidente)

STEFANO ROVETTA

ALBERTO CABRI

AGOSTINO BRUZZONE

LEZIONI

Modalità didattiche


1 lezione di 4 ore alla settimana per 10 settimane comprese lezioni frontali, esercitazioni in classe e compiti a casa.

 

INIZIO LEZIONI

II semestre

ESAMI

Modalità d'esame

Homeworks e esame orale