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
Erogato altro regolamento
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
  • Gianluca Vinti
  • Danilo Costarelli (Codocenza)
Ore
  • 52 Ore - Gianluca Vinti
  • 10 Ore (Codocenza) - Danilo Costarelli
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
  • Bruno Iannazzo
Ore
  • 47 Ore - Bruno Iannazzo
Attività Affine/integrativa
Ambito Attività formative affini o integrative
Settore MAT/08
Tipo insegnamento Obbligatorio (Required)
Lingua insegnamento INGLESE
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 J. Nocedal, S. Wright, Numerical Optimization, Springer, 2006.

J. Demmel, Applied Numerical Linear Algebra, SIAM, 1996.

E. Estrada, The structure of complex networks, OUP, 2011.
Obiettivi formativi Approfondimento degli aspetti matematici relativi ad alcune importanti applicazioni informatiche.
Prerequisiti Aspetti base dell'analisi numerica.
Metodi didattici Lezioni frontali e laboratorio.
Modalità di verifica dell'apprendimento Esame orale e seminario. L'orale può essere sostituito con un seminario o esercizi o un progetto, se disponibile.
Programma esteso Metodi numerici per problemi di grande dimensione e dati sparsi. Metodi di Krylov.
Fattorizzazioni di matrici. Approssimazione ai minimi quadrati e con rango basso (SVD).
Metodi numerici per l'ottimizzazione nonlineare.
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