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Mimetic learning
01QTIIU
A.A. 2018/19
Course Language
Inglese
Degree programme(s)
Doctorate Research in Ingegneria Informatica E Dei Sistemi - Torino
Course structure
| Teaching | Hours |
|---|
Lecturers
| Teacher | Status | SSD | h.Les | h.Ex | h.Lab | h.Tut | Years teaching |
|---|
Co-lectures
Context
| SSD | CFU | Activities | Area context | *** N/A *** |
|---|
PERIODO: GIUGNO - SETTEMBRE
Il corso intende illustrare alcune euristiche per la soluzione di problemi complessi che sfruttano meccanismi di apprendimento automatico basate sui processi biologici. La finalità è rendere gli studenti capaci di progettare algoritmi per risolvere problemi complessi unendo e modificando gli approcci analizzati.
The course illustrates several heuristic methodologies able to tackle complex problems. While the analyzed techniques differs in many respects, they all share an attempt to learn the optimal strategy by mimicking natural processes. The final goal of the course is to enable researchers to design their own algorithm, mixing and/or tweaking existing methodologies.
PERIODO: GIUGNO - SETTEMBRE
Il corso intende illustrare alcune euristiche per la soluzione di problemi complessi che sfruttano meccanismi di apprendimento automatico basate sui processi biologici. La finalità è rendere gli studenti capaci di progettare algoritmi per risolvere problemi complessi unendo e modificando gli approcci analizzati.
The course illustrates several heuristic methodologies able to tackle complex problems. While the analyzed techniques differs in many respects, they all share an attempt to learn the optimal strategy by mimicking natural processes. The final goal of the course is to enable researchers to design their own algorithm, mixing and/or tweaking existing methodologies.
Il corso introduce i numerosi algoritmi che vengono definiti con l'etichetta di "calcolo evolutivo" e li inquadra storicamente. Sono inoltre affrontati nel dettaglio argomenti classicamente parte dell’Intelligenza Artificiale: le reti neurali, l’apprendimento per rinforzo ed i sistemi basati su regole (classificatori). Vengono evidenziate le profonde similitudini e correlazioni fra i diversi argomenti.
Lecture 1: Thursday, June 28th @ 14:00-18:00 (Labinf)
Lecture 2: > Monday, July 2nd @ 14:00-18:00 (Labinf)
Lecture 3: Tuesday, July 3rd @ > 09:00-13:00 (Room 9B)
Lecture 4: Thursday, July 5th @ 09:00-13:00 > (Labinf)
Lecture 5: Monday, July 9th @ 14:00-18:00 (Labinf)
Lecture 6: > Wednesday, July 11th @ 09:00-13:00 (Room 21A)
Lecture 7: Monday, July > 23rd @ 14:00-18:00 (Labinf)
Lecture 8: Thursday, July 26th @ > 09:00-13:00 (Labinf)
Lecture 9: Friday, July 27th @ 14:00-18:00 > (Labinf)
Lecture 10: Friday, September 14th @ ???
Il corso introduce i numerosi algoritmi che vengono definiti con l'etichetta di "calcolo evolutivo" e li inquadra storicamente. Sono inoltre affrontati nel dettaglio argomenti classicamente parte dell’Intelligenza Artificiale: le reti neurali, l’apprendimento per rinforzo ed i sistemi basati su regole (classificatori). Vengono evidenziate le profonde similitudini e correlazioni fra i diversi argomenti.
Lecture 1: Thursday, June 28th @ 14:00-18:00 (Labinf)
Lecture 2: > Monday, July 2nd @ 14:00-18:00 (Labinf)
Lecture 3: Tuesday, July 3rd @ > 09:00-13:00 (Room 9B)
Lecture 4: Thursday, July 5th @ 09:00-13:00 > (Labinf)
Lecture 5: Monday, July 9th @ 14:00-18:00 (Labinf)
Lecture 6: > Wednesday, July 11th @ 09:00-13:00 (Room 21A)
Lecture 7: Monday, July > 23rd @ 14:00-18:00 (Labinf)
Lecture 8: Thursday, July 26th @ > 09:00-13:00 (Labinf)
Lecture 9: Friday, July 27th @ 14:00-18:00 > (Labinf)
Lecture 10: Friday, September 14th @ ???
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Gli studenti e le studentesse con disabilità o con Disturbi Specifici di Apprendimento (DSA), oltre alla segnalazione tramite procedura informatizzata, sono invitati a comunicare anche direttamente al/la docente titolare dell'insegnamento, con un preavviso non inferiore ad una settimana dall'avvio della sessione d'esame, gli strumenti compensativi concordati con l'Unità Special Needs, al fine di permettere al/la docente la declinazione più idonea in riferimento alla specifica tipologia di esame.
In addition to the message sent by the online system, students with disabilities or Specific Learning Disorders (SLD) are invited to directly inform the professor in charge of the course about the special arrangements for the exam that have been agreed with the Special Needs Unit. The professor has to be informed at least one week before the beginning of the examination session in order to provide students with the most suitable arrangements for each specific type of exam.