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Algoritmi di Ottimizzazione

Introduzione alla ricerca operativa, la programmazione lineare, dualità, analisi di sensitività e programmazione non lineare.

Algoritmi e Strutture Dati

Il corso introdurrà lo studente agli algoritmi e strutture dati di base e all'analisi della complessità degli algoritmi.

Analisi Numerica

Il corso introduce lo studente all'analisi numerica, cioè allo sviluppo e all'analisi dei metodi numerici utilizzati per risolvere i problemi posti dalla matematica del continuo.

Basi di Dati

Le tecniche di intelligenza artifciale moderne necessitano della gestione di grandi quantità di dati, siano essi organizzati tramite tradizionali database relazionali, database nosql, o in altri formati. Scopo del corso è introdurre lo studente alla gestione e all'analisi dei dati.

Inferenza Statistica

Inferenza statistica: campionamento e distribuzioni campionarie, la stima, verifica di ipotesi, e analisi della varianza.

Introduzione al Machine Learning (mod B)

Il corso prosegue dal modulo A introducendo nuovi metodi e tecniche di machine learning, concentrandosi sulla prospettiva probabilistica dell'apprendimento statistico. 

Introduzione all’Intelligenza Artificiale

Il corso introdurrà lo studente agli argomenti dell'intelligenza artificiale classica e della rappresentazione della conoscenza, basate sulla logica e sugli algoritmi di ricerca. 

Sistemi Dinamici per l’Intelligenza Artificiale

Il corso è un'introduzione ai sistemi dinamici discreti e continui, sia dal punto di vista dei metodi matematici per la loro analisi che da quello delle applicazioni per l'intelligenza artificiale e lo studio dei sistemi complessi.

 

Algebra Lineare ed Elementi di Geometria

Il corso introduce i concetti fondamentali dell'algebra lineare: teoria degli spazi vettoriali, spazi vettoriali, euclidei e unitari e applicazioni tra questi spazi (lineari, ortogonali, unitarie).

Analisi Matematica I

Il corso ha come obiettivo quello di illustrare le nozioni fondamentali del cacolo differenziale ed integrale in una variabile. Gli argomenti principali trattati sono: insiemi numerici, assiomi dei numeri reali, limiti di successioni, limiti di funzioni, funzioni continue, calcolo differenziale per funzioni reali di una variabile reale, calcolo Integrale per funzioni reali di una variabile.

 

Analisi Matematica II

L'insegnamento ha lo scopo di illustrare le basi del calcolo differenziale e integrale per le funzioni di più variabili, della teoria delle serie numeriche e di funzioni e delle equazioni differenziali ordinarie, nonché di introdurre gli studenti alla modellizzazione e alla risoluzione di semplici problemi di interesse applicativo che fanno uso degli strumenti matematici sviluppati. 

 

Calcolo delle Probabilità

Il corso introdurrà lo studente alle nozioni di base di teoria delle probabilità: distribuzioni discrete e continue, univariate e multivariate. 

 

Data Analytics

Il corso si focalizza sugli aspetti di data analytics, tra cui la pulizia del dato e tecniche di analisi e visualizzazione. 

Geometria

Il corso introduce i concetti fondamentali dell'algebra lineare: teoria degli spazi vettoriali, spazi vettoriali, euclidei e unitari e applicazioni tra questi spazi (lineari, ortogonali, unitarie).

Descrizione dettagliata su esse3.

Introduzione al Machine Learning (mod A)

Il corso introdurrà lo studente ai concetti e metodi di base dell'apprendimento automatico (machine learning), sia supervisionato che non-supervisionato. Nel corso saranno descritti gli approcci fondamentali per la costruzione e validazione di modelli, partendo da dati, e verranno introdotte alcune tra le principali tecniche di apprendimento automatico. 

 

 

Introduzione alla Fisica

Il corso introdurrà alcuni concetti di base in fisica (grandezze fisiche, unità di misura, formulazione di modelli e loro verifica sperimentale), nonchè le leggi fisiche e i metodi necessari alla risoluzione di problemi semplici di meccanica newtoniana, elettromagnetismo e termodinamica.

 

Programmazione Avanzata e Parallela

Il corso introdurrà tecniche di programmazione per lo sfruttamento delle moderne architetture dei calcolatori, con multiple unità di calcolo.