Generali:

  • Dipartimento: Ingegneria
  • Settore Ministeriale: MAT/09
  • Codice di verbalizzazione: 8039515
  • Metodi di insegnamento: Frontale
  • Metodi di valutazione: Scritto E Orale
  • Prerequisiti: è raccomandabile aver seguito i moduli di Analisi Matematica 1 e 2, di Geometria 1, e di Ricerca Operativa.
  • Obiettivi: L'obiettivo del corso è quello di introdurre all'ottimizzazione non vincolata e vincolata con attenzione alle applicazioni nel campo dell'addestramento di reti neurali, e SVM (Support Vector Machine) e alla definizione di tecniche di clustering. Obiettivi: L'obiettivo del corso è quello di introdurre all'ottimizzazione non vincolata e vincolata con attenzione alle applicazioni nel campo dell'addestramento di reti neurali, e SVM (Support Vector Machine) e alla definizione di tecniche di clustering. Lo scopo viene raggiunto tramite l'introduzione anche a due software: AMPL e WEKA. AMPL permette di definire e risolvere problemi di Programmazione Matematica. WEKA è una collezione di algoritmi per Apprendimento Automatico per la soluzione di problemi di classificazione o regressione.

Didattica:

  • A.A.: 2016/2017
  • Canale: UNICO
  • Crediti: 12