Insegnamento MATHEMATICAL METHODS FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE
| Nome del corso di laurea | Informatica |
|---|---|
| Codice insegnamento | A002083 |
| Curriculum | Artificial intelligence |
| Docente responsabile | Gianluca Vinti |
| CFU | 12 |
| Regolamento | Coorte 2020 |
| Erogato | Erogato nel 2021/22 |
| Anno | 2 |
| Periodo | Annuale |
| Tipo insegnamento | Obbligatorio (Required) |
| Tipo attività | Attività formativa integrata |
| Suddivisione |
APPLIED IMAGE AND SIGNAL PROCESSING
| Codice | A002085 |
|---|---|
| CFU | 6 |
| Docente responsabile | Gianluca Vinti |
| Docenti |
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| Ore |
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| Attività | Affine/integrativa |
| Ambito | Attività formative affini o integrative |
| Settore | MAT/05 |
| Tipo insegnamento | Obbligatorio (Required) |
| Lingua insegnamento | Inglese |
| Contenuti | • Introduzione al corso • Riepilogo delle immagini e delle applicazioni del teorema di campionamento alle immagini •Campionamento e campionamento approssimato - Operatori Kantorovich: • MATLAB e le sue applicazioni per l'elaborazione delle immagini • GIMP, IMAGEJ, PHYTON e le loro applicazioni per l'elaborazione delle immagini • Diagnostica medica: -Introduzione generale alla diagnostica medica - Chirurgia vascolare,diagnostica e interventistica • Laboratorio di Matematica Applicata • Nuovi metodi diagnostici in oftalmologia -OCT, Angio OCT e nuove tecniche. Maculopatie e retinopatie -Elaborazione di immagini per la diagnosi • Visite ospedaliere: - Visita al reparto radiologico: radiografia (RX), tomografia computerizzata (CT), risonanza magnetica (MRI), ecografia, cardioCT. -Interventi chirurgici vascolari: trattamenti endovascolari -Strumentazione innovativa per la diagnosi oftalmica - Trials clinici di una mammografia a microonde ed elaborazione delle immagini • Diagnostica non invasiva: applicazioni -Elaborazione di immagini per la vulnerabilità sismica -Elaborazione di immagini per la stima dei ponti termici -Uso della termografia • Visita al Centro per la ricerca sull'inquinamento atomosferico e l'ambiente -Hot-Box, termografia, ponti termici e inquinamento. |
| Testi di riferimento | Dispense del docente e slides. Verranno consigliati alcuni libri. |
| Obiettivi formativi | Risultati d'apprendimento previsti: Il corso prevede la conoscenza delle nozioni principali dell'elaborazione di immagini con particolare riferimento a quelle mediche. Le principali conoscenze (Descrittore di Dublino 1) acquisite saranno: •conoscenza della ricostruzione di segnali ed immagini tramite campionamento; •conoscenza della principali nozioni e tecniche dell'analisi e della elaborazione di immagine; •conoscenza delle principali problematiche di diagnostica medica e applicazione di algoritmi per il miglioramento di immagine; Le principali abilità acquisite (capacità di applicare le conoscenze acquisite, Descrittore di Dublino 2, e di adottare con autonomia di giudizio l’opportuno approccio, Descrittore di Dublino 3) saranno: •capacità di analisi e di elaborazione di immagine avente come finalità la diagnosi medica; •capacità di elaborare un ragionamento che porti lo studente ad individuare i metodi di soluzione del problema in questione; •capacità di individuare il giusto approccio per la soluzione del problema con lo sguardo verso la diagnostica medica. |
| Prerequisiti | Conoscenza della ricostruzione di segnali ed immagini tramite campionamento; Conoscenza della principali nozioni e tecniche dell'analisi e della elaborazione di immagine; Conoscenza delle principali problematiche di diagnostica medica e dell' applicazione di algoritmi per il miglioramento di immagine. |
| Metodi didattici | Il corso è articolato nel seguente modo: 1) Lezioni in aula su tutti gli argomenti del corso; 2) Esercitazioni in aula. 3) laboratorio: N. 6 visite guidate di 4 ore ciascuna presso i reparti dell'Ospedale Santa Maria della Misericordia di Perugia (radiologia, chirurgia vascolare e oculistica). |
| Altre informazioni | Si consiglia la frequenza di tutte le lezioni. |
| Modalità di verifica dell'apprendimento | Prova orale. La verifica degli obiettivi formativi dell’insegnamento (esame) prevede una prova orale. La prova orale sarà svolta nelle date fissate nel calendario degli esami del CdS. Le prove orali, consistono in una discussione della durata non superiore a circa 40 minuti ciascuna finalizzata ad accertare: i) il livello di conoscenza dei contenuti teorici e laboratoriali del corso (descrittore di Dublino 1), ii) il livello di competenza nell’esporre le proprie capacità di argomentazione logico-matematica (descrittore di Dublino 2), iii) l’ autonomia di giudizio (descrittore di Dublino 3) nel proporre l’approccio più opportuno per argomentare quanto richiesto. Le prove orali hanno anche l’obiettivo di verificare la capacità dello studente di esporre con proprietà di linguaggio le domande proposte dalla Commissione, di sostenere un rapporto dialettico durante discussione e di dimostare capacità logico-deduttive e di di sintesi nell'esposizione (descrittore di Dublino 4). La valutazione finale verrà effettuata dalla Commissione in trentesimi. Per informazioni sui servizi di supporto agli studenti con disabilità e/o DSA visita la pagina http://www.unipg.it/disabilita-e-dsa |
| Programma esteso | • Introduzione al corso • Riepilogo delle immagini e delle applicazioni del teorema di campionamento alle immagini •Campionamento e campionamento approssimato - Operatori Kantorovich: - Teoria -Applicazioni alla ricostruzione e al miglioramento delle immagini -Implementazione della teoria all'elaborazione delle immagini • MATLAB e le sue applicazioni per l'elaborazione delle immagini • GIMP, IMAGEJ, PHYTON e le loro applicazioni per l'elaborazione delle immagini • Diagnostica medica: -Introduzione generale alla diagnostica medica - Chirurgia vascolare,diagnostica e interventistica • Laboratorio di Matematica Applicata: -Preparazione e elaborazione delle immagini -Applicazione di algoritmi, valutazione dei risultati e interpretazione degli errori • Nuovi metodi diagnostici in oftalmologia -OCT, Angio OCT e nuove tecniche. Maculopatie e retinopatie -Elaborazione di immagini per la diagnosi • Visite ospedaliere: - Visita al reparto radiologico: radiografia (RX), tomografia computerizzata (CT), risonanza magnetica (MRI), ecografia, cardioCT. - Interventi chirurgici vascolari: trattamenti endovascolari -Strumentazione innovativa per la diagnosi oftalmica - Trials clinici di una mammografia a microonde ed elaborazione delle immagini • Diagnostica non invasiva: applicazioni -Elaborazione di immagini per la vulnerabilità sismica -Elaborazione di immagini per la stima dei ponti termici -Uso della termografia • Visita al Centro per la ricerca sull'inquinamento atomosferico e l'ambiente -Hot-Box, termografia, ponti termici e inquinamento. |
NUMERICAL METHODS FOR INFORMATION TECHNOLOGIES
| Codice | A002084 |
|---|---|
| CFU | 6 |
| Docente responsabile | Bruno Iannazzo |
| Docenti |
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| Ore |
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| Attività | Affine/integrativa |
| Ambito | Attività formative affini o integrative |
| Settore | MAT/08 |
| Tipo insegnamento | Obbligatorio (Required) |
| Lingua insegnamento | Italiano o Inglese (se scelto da tutti gli studenti). |
| Contenuti | Approfondimenti sugli aspetti numerici legati all'approssimazione, algebra lineare e ottimizzazione non lineare e loro applicazioni alla scienza dei dati e alle tecnologie informatiche. |
| Testi di riferimento | Per gli argomenti di analisi numerica si fa riferimento a dispense del docente e al testo J. Stoer, R. Bulirsch. Introduction to numerical analysis. Springer. 2013. Per gli argomenti opzionali si seguirà un testo di riferimento in inglese, comunicato dal docente. |
| Obiettivi formativi | Approfondimento degli aspetti matematici relativi ad alcune importanti applicazioni legate alla scienza dei dati e alle tecnologie informatica. Capacità di curare gli aspetti della modellistica matematica, dall'astrazione matematica, alla sua interpretazione modellistica, alla simulazione su calcolatore. |
| Prerequisiti | Aspetti base dell'analisi numerica. |
| Metodi didattici | Lezioni frontali e laboratorio con Matlab/Octave. |
| Modalità di verifica dell'apprendimento | Esame orale e seminario. L'orale può essere sostituito con degli esercizi o un seminario o un progetto, se disponibile. |
| Programma esteso | Approssimazione ai minimi quadrati e decomposizione ai valori singolari (principal component analysis). Fattorizzazione QR e fattorizzazione non negativa. Analisi di matrici con vincoli di positività, calcolo di autovalori. Ottimizzazione non lineare e su varietà differenziabile. Durante il corso verranno considerate alcune delle applicazioni delle teorie e metodi studiati alla scienza dei dati e alle tecnologie informatiche: fitting di dati; reti complesse; problemi di classificazione; machine learning. Argomenti opzionali di teoria dell'approssimazione: Interpolazione tramite spline e trigonometrica. B-spline. Trasformata veloce di Fourier. Applicazioni al filtraggio digitale a curve e superfici in computer grafica; |