In questo insegnamento è presente il materiale relativo anche ai seguenti mutuati:
B026814 (B236) - PROBABILITA' E MATEMATICA PER LA STATISTICA - CANALE A 2023-2024
- Docente: BET GIANMARCO
- Docente: CALUSI BENEDETTA
- Docente: DOLCETTI ALBERTO
In questo insegnamento è presente il materiale relativo anche ai seguenti mutuati:
B027536 (B070) - NUMERICAL METHODS FOR GRAPHICS (CURRICULUM: MULTIMEDIA SYSTEMS - F024) 2023-2024
- Docente: GIANNELLI CARLOTTA
- Docente: BRACCO CESARE
In questo insegnamento è presente il materiale relativo anche ai seguenti mutuati:
B030868 (B077) - OTTIMIZZAZIONE NUMERICA E APPLICAZIONI AL MACHINE LEARNING - CANALE A (CURRICULUM: APPLICATIVO - C76) 2023-2024
B030868 (B077) - OTTIMIZZAZIONE NUMERICA E APPLICAZIONI AL MACHINE LEARNING - CANALE A (CURRICULUM: GENERALE - C75) 2023-2024
- Docente: BELLAVIA STEFANIA
In questo insegnamento è presente il materiale relativo anche ai seguenti mutuati:
B031298 (B241) - MODULO: FOUNDATIONS OF STATISTICAL MODELLING 2023-2024
- Docente: LUPPARELLI MONIA
- Docente: MATTEI ALESSANDRA
In questo insegnamento è presente il materiale relativo anche ai seguenti mutuati:
B031299 (B241) - MODULO: FOUNDATIONS OF STATISTICAL LEARNING 2023-2024
- Docente: GOTTARD ANNA
- Docente: MARINO ANDREA
- Docente: MERLINI DONATELLA
- Docente: VERRI MARIA CECILIA
In questo insegnamento è presente il materiale relativo anche ai seguenti mutuati:
B027204 (B070) - DATA SECURITY AND PRIVACY (CURRICULUM: ADVANCED COMPUTING - F027) 2023-2024
B027204 (B070) - DATA SECURITY AND PRIVACY (CURRICULUM: COMPUTING SYSTEMS AND NETWORKS - F025) 2023-2024
B027204 (B070) - DATA SECURITY AND PRIVACY (CURRICULUM: BIG DATA AND DISTRIBUTED SYSTEMS - F026) 2023-2024
- Docente: BOREALE MICHELE
- Docente: FERREIRA DA SILVA ANA SHIRLEY
- Docente: MERLINI DONATELLA
- Docente: VERRI MARIA CECILIA
Lo scopo di questo corso è quello di introdurre gli studenti alle principali tecniche di data mining e machine learning su dati di tipi relazionale e transazionale e alla loro sperimentazione. Alla fine del corso gli studenti avranno una buona conoscenza dei principali algoritmi per l'analisi e la ricerca di regolarità nei dati e per la costruzione di modelli di classificazione. Gli studenti saranno in grado di scegliere l'algoritmo più idoneo ed applicarlo a dataset reali.
- Docente: FERREIRA DA SILVA ANA SHIRLEY
- Docente: MANCINI MASSIMILIANO
- Docente: MERLINI DONATELLA
- Docente: VERRI MARIA CECILIA
- Docente: CAVALIERI DUCCIO
- Docente: BRIGANTI MATTEO
- Docente: TOTTI FEDERICO
- Docente: CARDINI GIANNI
- Docente: MACCHIAGODENA MARINA
- Docente: ROSATO ANTONIO
- Docente: BRIGANTI MATTEO
- Docente: TOTTI FEDERICO
Lo scopo di questo corso è introdurre gli studenti alle tecniche di analisi dati nel campo delle neuroscienze. Al termine dell’insegnamento lo studente avrà una buona conoscenza dei principali tipi di dati prodotti in questo ambito (neuroimaging, EEG, microscopia ottica ed elettronica); sarà in grado di scegliere le strutture dati e gli algoritmi più adatti per estrarre informazione rilevante nei diversi contesti applicativi; sarà in grado di valutare con autonomia di giudizio le limitazioni teoriche e pratiche delle diverse metodologie; sarà in grado di applicare le tecniche viste nel corso a problemi reali, adattando gli algoritmi e le strutture dati al caso specifico.
- Docente: SCAGLIONE ALESSANDRO
- Docente: SILVESTRI LUDOVICO
- Docente: BUCCIANTI ANTONELLA
In questo insegnamento è presente il materiale relativo anche ai seguenti mutuati:
B027816 (B107) - LOGICA APPLICATA 2023-2024
- Docente: MAGGESI MARCO