11 aprile 2006Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 1 _Programmazione _______________________________________ Programmazione.

Slides:



Advertisements
Presentazioni simili
Dipartimento di Informatica ITIS Leonardo da Vinci Carpi 2011
Advertisements

Linux examples of Buffer overflow attacks
Introduzione al linguaggio R
Intelligenza artificiale
Laurea Magistrale in Informatica Percorso: Metodi e Modelli (M & M) a.a. 2007/2008.
Introduzione al linguaggio R
Corso di Laurea in Informatica
Strategie per la progettazione di algoritmi:
Lez. 41 Universita' di Ferrara Facolta' di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali Laurea Specialistica in Informatica Algoritmi Avanzati Programmazione.
IMPLEMENTAZIONE E DIMOSTRAZIONE Moreno Dissegna. Implementazione Obiettivi Sistema per comparare AntNet con altri algoritmi di routing Funzionalità necessarie.
Sistemi di Supporto alle Decisioni
Reti neurali per la percezione dell’ambiente in robotica autonoma
Reti Neurali: studi sull'intelligenza artificiale
Le reti neurali dagli esordi alle applicazioni
Strumenti: leconomia sperimentale Come osservare e misurare - laltruismo, - il senso di giustizia - lavversione alla ineguaglianza -lavversione al rischio.
Informatica a Verona Dipartimento di Informatica Facoltà di Scienze MM. FF. NN. Università degli Studi di Verona
Università di Padova Dipartimento di Ingegneria dellInformazione Analisi della Qualità del Servizio in Reti Radio Ad Hoc Special Interest Group on NEtworking.
10 ottobre 2003Simulazione e Sanità1 copertina Introduzione di Pietro Terna Dipartimento di Scienze economiche e finanziarie G.Prato, Università di Torino.
Seminario Swarm Seminario su Swarm Pietro Terna web.econ.unito.it/terna.
6 febbraio 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 1 copertina Pietro Terna Dipartimento di scienze.
8 aprile 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 1 copertina Pietro Terna Dipartimento di scienze economiche.
Marco CristaniTeoria e Tecniche del Riconoscimento1 Notizie preliminari Introduzione Facoltà di Scienze MM. FF. NN. Università di Verona A.A
Modelli simulativi per le Scienze Cognitive
Introduzione al linguaggio R
Data mining for e-commerce sites
Bioinformatica Andrea G. B. Tettamanzi.
Intelligenza Artificiale Algoritmi Genetici
Intelligenza Artificiale
In contrapposizione con i metodi convenzionali (hard computing), le tecniche di soft computing non si basano su procedimenti esprimibili in forma chiusa.
APPLICAZIONI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE ALLA MEDICINA
1 A.A. 2007/2008 Laurea Magistrale in Modelli Decisionali Metodi e Applicazioni.
Intelligenza artificiale, Orario: merc., giov. e venerdì 15:30-17:30 Luogo: aula 5 del DSI Docente titolare: Mario Ornaghi, riserve: Alessandro.
Algoritmi e Strutture Dati 8 crediti Calendario: 1 Ott. – 6 Dic. Aula: LuM250 Orario: Lun, Mar, Mer, Gio Giorni di lezione disponibili 40 ~48.
UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI CATANIA FACOLTÀ DI INGEGNERIA   CORSO DI LAUREA IN INGEGNERIA ELETTRONICA Dipartimento di Ingegneria Elettrica Elettronica e.
L'insostenibile leggerezza dei Sistemi Complessi
Perche’ scegliere questo curriculum?
Web Communities and their identificaton
FASTVID RENTALS: BUSINESS MODELING 1. Business Modeling One of the major problems with most business engineering efforts, is that the software engineering.
Il progetto:il Mondo greco
Esercizi La distanza di hamming tra due interi x e y si definisce come il numero di posizioni nella rappresentazione binaria di x e y aventi bit differenti.
Algoritmo che viene utilizzato per elencare gli elementi di un insieme secondo una sequenza stabilita da una relazione d'ordine, in modo che ogni elemento.
1 Sistemi Avanzati per il Riconoscimento (4S02792) Dr. Marco Cristani orario ricevimento: mer
Laurea Magistrale in Informatica Percorso: Metodi e Modelli M & M a.a. 2008/2009.
Linguaggi e Modelli di Programmazione Fabio Massimo Zanzotto.
Intelligenza artificiale un assaggio. Il problema di criptoaritmentica è stato risolto Il campo del problema è stato descritto fatti regole questioni.
FMZ Sistemi basati su conoscenza Prolog (1) Dott. Fabio Zanzotto a.a
Intelligenza artificiale.. un assaggio. Oggi modelleremo la famiglia diPaperino in base alle regole di Prolog Ripensiamo al nostro lavoro.
Algoritmi e Strutture Dati Laurea in Informatica Calendario: 2 Marzo – 12 Giugno Aula: LuM250 Orario: Mer, Gio, Ven Numero crediti = 8 (~ 64.
Corso di Percezione Robotica (PRo) Prof. Paolo Dario ARTS/MiTech Labs, Scuola Superiore Sant’Anna Corso di Laurea in Scienze dell’Informazione Università.
Introduzione agli algoritmi e strutture dati 2/ed T. H. Cormen, C. E. Leiserson, R. L. Rivest, C. Stein Copyright © 2005 – The McGraw-Hill Companies srl.
16 maggio 2006Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 1 _Casi di applicazione _______________________________________ Casi.
1 Tipi di Dato §descrittori, tipi, controllo e inferenza dei tipi §specifica (semantica) e implementazione di tipi di dato l implementazioni “sequenziali”
Intelligenza Artificiale: possono le machine ragionare?
Seminario in preparazione al corso autogestito
ANNUNCIO DI SEMINARIO Il giorno Venerdi' 21 Maggio 2004 alle ore 11:30 presso l'Aula C3.4 della Facolta' di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali dell'Universita'
1 Linguaggi: guardando la semantica §esistono un insieme di concetti semantici e di strutture di implementazione in termini dei quali si descrivono in.
INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Informatica 4 La ricorsione. Definizione di ricorsione Ricorsione è la proprietà di quei programmi che, all’interno delle istruzioni che li compongono,
INFORMATICA MEDICA.
11 aprile 2006Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 1 _Esperimento mentale e sim. ad agenti _______________________________________.
2 maggio 2005Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 1 _jES _______________________________________ jES, java Enterprise Simulator.
11 aprile 2006Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 1 _proviamo a programmare _______________________________________ Proviamo.
SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI I° biennioII° biennioultimo anno 1^2^3^4^5^ Lingua e letteratura italiana44444 Lingua inglese33333 Storia, Cittadinanza.
I modelli di misurazione dell’efficienza in un’ottica di benchmarking La Data Envelopment Analysis (DEA)
With the participation of and supported by I Contratti di fiume per la buona governance di acqua e territorio Massimo Bastiani Coordinatore del Tavolo.
Input in Java. Uso Scanner Un oggetto per la lettura dalla tastiera Piuttosto, per rappresentare la tastiera del nostro calcolatore useremo un oggetto.
Istituto Nazionale di Fisica Nucleare Il “Calcolo” in Gruppo V Gaetano Salina INFN, Sezione di Roma II.
A.A CORSO INTEGRATO DI INFORMATICA E BIOINFORMATICA per il CLT in BIOLOGIA MOLECOLARE Scuola di Scienze, Università di Padova Docenti: Proff.
Programmazione Bilivello Lezione 1. Indice definizione del problema applicazioni classi di problemi definizioni, teoremi e proprietà metodi risolutivi.
GRISU' OPEN DAY SU SCIENZA E INGEGNERIA DEI MATERIALI E GRID COMPUTING
Transcript della presentazione:

11 aprile 2006Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 1 _Programmazione _______________________________________ Programmazione _______________________________________

11 aprile 2006Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 2 la programmazione Come al momento presente non è immaginabile uno scienziato sociale che non abbia basi di matematica, statistica e specificamente di econometria, con l’affermarsi della simulazione altrettanto può dirsi della capacità di programmare A quale livello? Ovviamente, usando strumenti evoluti, ma con consapevolezza in merito ai fondamenti della programmazione discussione

11 aprile 2006Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 3 programmazione imperativa, dichiarativa, reti neurali programmazione imperativa sequenze di ordini e strumenti per scriverle gli oggetti e i metodi e le metafore del mondo reale programmazione dichiarativa definizioni e “motori” per applicarle soft computing reti neurali (parallelismo, subsimbolismo, autorganizzazione) algoritmi genetici sistemi a classificatore Strumenti per programmare

11 aprile 2006Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 4 imperativa, dichiarativa Programmazione imperativa in C, il calcolo del fattoriale int n=5; float f=1; for (i=2; i<=5; i++) f=f*i; Programmazione dichiarativa in Mathematica (con notazione simile a Prolog), il calcolo del fattoriale fatt[n_]:= n fatt[n-1] fatt[0]=1

11 aprile 2006Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 5 intelligenza artificiale Intelligenza artificiale (da programmazione a finalizzazione)

11 aprile 2006Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 6 _Reti neurali artificiali _______________________________________ Reti neurali artificiali _______________________________________

11 aprile 2006Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 7 neurone Reti neurali artificiali: il neurone

11 aprile 2006Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 8 rete neurale Reti neurali artificiali: la rete

11 aprile 2006Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 9 rete neurale 2 Formalmente: Per approfondire, dal mio sito: P.Terna (2000a), Economic Experiments with Swarm: a Neural Network Approach to the Self- Development of Consistency in Agents' Behavior, in F. Luna and B. Stefansson (eds.), Economic Simulations in Swarm: Agent-Based Modelling and Object Oriented Programming. Dordrecht and London, Kluwer Academic.