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Sistemi di Supporto alle Decisioni
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Presentazione del corso
Monica Bianchini Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione (stanza 120) E–mail: Telefono: Cellulare: (da utilizzare solo lunven, ore 918) Ricevimento su appuntamento previo contatto via email
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Programma del corso Introduzione ai sistemi di supporto alle decisioni ed alle tecniche di data mining Le reti neurali artificiali: le reti neurali a strato singolo, le reti feedforward multistrato, le architetture con neuroni a base radiale, gli autoassociatori Reti neurali ricorrenti e ricorsive, per il trattamento di informazione strutturata Il paradigma di apprendimento non supervisionato: reti di Hopfield e di Kohonen (Self Organizing Map) Introduzione alle tecniche di apprendimento statistico: i metodi kernel; le Support Vector Machine Esercitazioni in laboratorio con Neural Network Toolbox di MATLAB
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Materiale didattico Testi di riferimento Slide presentate a lezione
Simon Haykin, Neural Networks: A Comprehensive Foundation, Prentice Hall, 1994; ISBN: Tom Mitchell, Machine Learning, McGrawHill, 1997; ISBN: Nello Cristianini e John ShaweTaylor, An Introduction to Support Vector Machines (and other kernelbased learning methods), Cambridge University Press, 2003; ISBN: Slide presentate a lezione
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Modalità di esame Prova pratica a scelta: Prova orale
Elaborato in MATLAB (con relazione) Possibilità di lavoro in gruppi di due persone Seminario basato su lettura di articoli scientifici su argomenti correlati al corso Prova orale
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