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Scheda Riassuntiva
Anno Accademico 2017/2018
Scuola Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
Insegnamento 089216 - SOFT COMPUTING
Docente Bonarini Andrea
Cfu 5.00 Tipo insegnamento Monodisciplinare

Corso di Studi Codice Piano di Studio preventivamente approvato Da (compreso) A (escluso) Insegnamento
Ing - Civ (Mag.)(ord. 270) - MI (495) GEOINFORMATICS ENGINEERING - INGEGNERIA GEOINFORMATICA*AZZZZ089216 - SOFT COMPUTING
Ing Ind - Inf (Mag.)(ord. 270) - MI (471) BIOMEDICAL ENGINEERING - INGEGNERIA BIOMEDICA*AZZZZ089216 - SOFT COMPUTING
Ing Ind - Inf (Mag.)(ord. 270) - MI (481) COMPUTER SCIENCE AND ENGINEERING - INGEGNERIA INFORMATICA*AZZZZ089216 - SOFT COMPUTING

Programma dettagliato e risultati di apprendimento attesi

Goals

Soft Computing includes technologies (Fuzzy Systems, Neural Networks, Deep learning, Stochastic Algorithms and models) to model complex systems and offers powerful modeling tools for engineers and in general people needing to model complex phenomena. Among the application areas, we mention: (big) data analysis, classification, automatic control, modeling of artificial and natural phenomena, modeling of behaviors (e.g., of users and devices), decision support. The course will introduce rigorously the fundamentals of the different modeling approaches, will put in evidence the application possibilities, by comparing different models, examples and application cases, will introduce design techniques for systems based on these technologies. No specific background is required.

Contents

What is Soft Computing: fuzzy systems, neural networks, stochastic algorithms and models - Fuzzy models: fuzzy sets, fuzzy logic, fuzzy rules, motivations for fuzzy modeling -Neural networks: basics, supervised and unsupervised learning, main models, deep learning, selection and evaluation. Stochastic models: basics, evolutionary computation, fitness function, model definition, genetic algorithms.  Applications: motivations, choices, models, case studies.


Note Sulla Modalità di valutazione

The evaluation consists in a written exam where both theoretical competence and modeling skills will be tested. Frequence to lessons is important mainly to develop these last.


Bibliografia
Risorsa bibliografica obbligatoriaSlides, links to free material, book suggestions are provided through the course web page on BEEP http://beep.polimi.it
Note:

Students are strongly advised to consider ALL the resources, included books and not only the slides.


Mix Forme Didattiche
Tipo Forma Didattica Ore didattiche
lezione
30.0
esercitazione
20.0
laboratorio informatico
0.0
laboratorio sperimentale
0.0
progetto
0.0
laboratorio di progetto
0.0

Informazioni in lingua inglese a supporto dell'internazionalizzazione
Insegnamento erogato in lingua Inglese
Disponibilità di materiale didattico/slides in lingua inglese
Disponibilità di libri di testo/bibliografia in lingua inglese
Possibilità di sostenere l'esame in lingua inglese
Disponibilità di supporto didattico in lingua inglese
schedaincarico v. 1.6.5 / 1.6.5
Area Servizi ICT
12/07/2020