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Anno Accademico 2009/10
01LZDIU
Apprendimento mimetico
Dottorato di ricerca in Ingegneria Informatica E Dei Sistemi - Torino
Docente Qualifica Settore Lez Es Lab Tut Anni incarico
Piccolo Elio ORARIO RICEVIMENTO     38 0 0 0 6
SSD CFU Attivita' formative Ambiti disciplinari
*** N/A ***    
Obiettivi dell'insegnamento
Il corso illustra euristiche per la soluzione di problemi complessi che sfruttano meccanismi di apprendimento automatico basate sui processi biologici. La finalitÓ Ŕ rendere gli studenti capaci di progettare algoritmi per risolvere problemi complessi di cui non si conosce una soluzione esatta. In particolare, algoritmi in grado di apprendere ed adattarsi alle ventuali variazioni dell'ambiente.
Il corso introduce i numerosi algoritmi che vengono definiti con l'etichetta di "calcolo evolutivo" e li inquadra storicamente. Sono affrontate nel dettaglio le reti neurali ed i sistemi basati su regole (classificatori).
Le profonde similitudini e correlazioni fra i diversi argomenti vengono illustrate.

Per informazioni pi¨ dettagliate, vedere
http://areeweb.polito.it/didattica/gcia/Apprendimento_Mimetico/
Programma
apprendimento automatico
- supervisionato vs. non-supervisionato
- apprendimento continuo vs. addestramento preventivo
- apprendimento con rinforzo

algoritmi evolutivi
- storia
- tassonomia classica: GA, GP, ES, EP, NN, LCS
- sviluppi recenti: ACO, swarm intelligence, grammar evolution, estomation of distribution algorithms

reti neurali artificiali
- storia
- modelli
- paradigmi di apprendimento
- applicazioni

sistemi basati su regole
- storia
- Pittsburgh-type LCS
- Michigan-style LCS (XCS, ZCS, UCS)
Programma: informazioni integrative
CALENDARIO
Lunedý 10/5 8.30 - 10.30 - 7I Piccolo - Introduzione al corso

Mercoledý 12/5 - 10.30 - 12.30 -C - Piccolo - Pattern Recognition

Giovedý 13/5 - 8.30 - 10.30 - 6C - Piccolo - Reti Neurali

Giovedý 13/5 - 10.30 ' 12.30 - 6C - Piccolo - R. N.

Lunedý 17/5 - 8.30 - 10.30 - 7I - Piccolo - R. N.

Mercoledý 19/5 - 10.30 - 12.30 - C - Piccolo - R. N.

Giovedý 20/5 - 8.30 - 10.30- 6C- Piccolo- Reinforcement Learning

Giovedý 20/5- 10.30 - 12.30- 6C- Piccolo- R. L.

Lunedý 24/5- 8.30 - 10.30- 7I- Piccolo- R. L.

Mercoledý 26/5- 10.30 - 12.30- C- Piccolo- R. L.

Giovedý 27/5- 8.30 - 10.30- 6C- Squillero- Introduzione agli algoritmi evolutivi

Giovedý 27/5- 10.30 - 12.30- 6C- Squillero- GA

Lunedý 31/5- 8.30 - 10.30- 7I- Squillero- GA

Giovedý 3/6-8.30 - 10.30- 6C- Squillero- Esercitazione su GA

Giovedý 3/6- 10.30 - 12.30- 6C- Squillero- ES, EP

Lunedý 7/6- 8.30 - 10.30- 7I- Squillero- ES, EP

Mercoledý 9/6- 10.30 - 12.30- C- Squillero- Esercitazione su ES/EP

Giovedý 10/6- 8.30 - 10.30- 6C- Squillero- LCS

Giovedý 10/6- 10.30 - 12.30- 6C- Squillero- LCS

Lunedý 14/6- 8.30 - 10.30- 2D- Piccolo/Sqillero-Esposizione Progetti
Orario delle lezioni
Statistiche superamento esami

Programma provvisorio per l'A.A.2009/10
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