TECNICHE DI DECISIONE, STIMA E SENSING DISTRIBUITO
Anno accademico e docente
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- English course description
- Anno accademico
- 2017/2018
- Docente
- ANDREA CONTI
- Crediti formativi
- 6
- Periodo didattico
- Secondo Semestre
- SSD
- ING-INF/03
Obiettivi formativi
- Il corso si pone l'obiettivo di fornire le tecniche e le metodologie mediante le quali sistemi cognitivi e adattativi possano prendere le migliori decisioni e stimare dati di contesto sulla base di misure da sensori distribuiti.
Le principali conoscenze acquisite riguardano: il sensing distribuito; le tecniche di decisione basate su ipotesi binarie e multiple; la stima di parametri, di informazioni contestuali e di intervalli; le tecniche di regressione; la selezione dell’ordine dei modelli; e l’analisi in componenti principali di dati misurati. L’approccio all’insegnamento è guidato da esempi con applicazioni da vari campi dell’ingegneria fra i quali le reti di sensori wireless, i sistemi di localizzazione, l’analisi fisica del comportamento, e le radio cognitive.
Al termine del corso lo studente dovrà essere in grado di applicare le tecniche di inferenza statistica al progetto di sistemi cognitivi con funzionamento dipendente dal contesto. Prerequisiti
- Conoscenze di base relative a:
• teoria della probabilità e alla statistica. Contenuti del corso
- Il corso prevede 60 ore di didattica frontale su:
• Richiami di teoria delle probabilità e inferenza statistica
• Teoria della decisione, ipotesi multiple e esercitazioni
• Processi puntuali e sensing distribuito
• Teoria della stima, regressione, e esercitazioni
• Model order selection
• Analisi dei dati e principal component analysis
• Applicazioni Metodi didattici
- Il corso prevede lezioni del docente in aula su tutti gli argomenti del programma. Per ogni argomento l'esposizione della teoria è seguita da esercitazioni condotte dal docente in aula o in laboratorio. Ulteriori esercizi sono forniti agli studenti come materiale aggiuntivo per lo studio individuale.
Il materiale per gli studenti potrà essere fornito anche in lingua inglese. Modalità di verifica dell'apprendimento
- L'esame è opportunamente organizzato per consentire la verifica dell’apprendimento delle conoscenze e delle abilità descritte negli obiettivi formativi.
L'esame consiste di una prova scritta e una prova orale.
- La prova scritta riguarda un esercizio con più quesiti relativi ad applicazioni di inferenza statistica. La tipologia di esercizi è similare a quelli già risolti in aula insieme al docente.
- La prova orale consiste di due domande che spaziano sui temi affrontati durante le lezioni come da programma del corso.
Le due prove verranno sostenute nello stesso giorno e si accede alla prova orale solo se la prova scritta viene valuta sufficiente.
Il voto complessivo tiene conto sia della prova scritta che della prova orale.
L'esame potrà essere sostenuto anche in lingua inglese.
Il superamento dell'esame è prova di aver acquisito le conoscenze e le abilità specificate negli obiettivi formativi dell'insegnamento. Testi di riferimento
- Il docente fornisce spunti su una parte del materiale presentato e tracce delle esercitazioni al calcolatore utilizzate durante le lezioni.
Ai fini dell'approfondimento dei contenuti del corso si consigliano i seguenti testi: TBD
