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Modelli di sistemi complessi

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Models of complex systems

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Anno accademico 2023/2024

Codice attività didattica
MFN0247A
Docente
Roberta Sirovich
Corso di studio
LM in Biotecnologie Industriali
Anno
1° anno
Periodo
Da definire
Tipologia
Affine o integrativo
Crediti/Valenza
3
SSD attività didattica
MAT/02 - algebra
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Obbligatoria
Tipologia esame
Scritto
Tipologia unità didattica
modulo
Insegnamento integrato
Modellistica Molecolare - DM 270 (MFN0247)
Prerequisiti
Calcolo di base, funzioni reali di variabile reale, calcolo differenziale, calcolo integrale. Elementi di calcolo delle probabilità. Elementi di Statistica di base.
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

In accordo con gli obiettivi generali del corso di laurea magistrale in Biotecnologie Industriali, che prevedono, per il primo anno  di corso, una serie di insegnamenti riferiti per alle discipline di base proprie del contesto caratteristico delle biotecnologie industriali, sia per gli aspetti scientifici che  per quelli applicativi il corso si prefigge di fornire una panoramica di tecniche che consentono di analizzare collezioni di dati campionati nell'osservazione e la misurazione di sistemi complessi.

 

The course contributes to the objectives of the Master program in Industrial Biotechnology, enabling students to integrate knowledge already acquired in their bachelor degree the with skills necessary for the analysis of dataset sampled from the observation of complex systems.

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Risultati dell'apprendimento attesi

In linea con le conoscenze e competenze richieste per definire il profilo professionale caratteristico del biotecnologo/a industriale, chi ha seguito l'insegnamento dovrà essere in grado di (dettaglio secondo i descrittori di Dublino)

A: CONOSCENZA e CAPACITÀ DI COMPRENSIONE Comprendere il significato dei termini: problema di tipo regressivo, di classificazione, di clustering e di riduzione della dimensione. Conoscere le principali tecniche di analisi dati nell'ambito del Machine Learning. 

B: CAPACITÀ APPLICATIVE Essere in grado di selezionare la tecnica di analisi che risponde alla domanda per rispondere alla quale si sono raccolti i dati, essere in grado di leggere i risultati ottenuti nell'ambito di studio al quale appartengono i dati.

C: AUTONOMIA DI GIUDIZIO Essere in grado di valutare l'effettiva qualità dell'analisi svolta, saper scegliere tra diverse tecniche che svolgono task simili, quale è più opportuno usare nel caso oggetto di studio.

D: ABILITÀ NELLA COMUNICAZIONE Essere in grado di esporre per via scritta (stesura di un report) il problema affrontato, i dati analizzati e i risultati ottenuti.

Students must acquire competences, detailed following the Dublin Descriptors below

A: KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING Knowledge of the terms: regression problem, classification problem, clustering method, dimension reduction. Knowledge of the mostly known methods for data analysis in the framework of Machine Learning.

B: APPLYING KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING Being able to select the methods designed to answer the question that motivated the data collection. Being able to interpret the obtained results in the framework of the study that provides the data.

C: INDIPENDENCE IN JUDGEMENT Being able to evaluate the quality of the proposed analysis and to choose between different procedures with the same goal of analysis.

D: COMUNICATION SKILLS Being able to ilustrate the problem, the dataset and the results obtained by writing a technical report.

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Programma

Introduzione al Machine Learning. Definizione di Learning, metodi di learning, errori. Concetti di Bias e di Varianza. Supervised e unsupervised learning. Regressione, Classificazione. Riduzione della dimensione. Modelli lineari ed estensioni. Metodi tree-based. Reti Neurali. Principal Components Analysis e metodi di clustering.

Introduction to Machine Learning. Methods of learning, errors. Bias and Varianca. Supervised and unsupervised learning. Regression, classification. Dimensionality reduction. Linear models and extensions. Tree-based methods. Neural Networks. Principal Components Analysis and clustering methods.

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Modalità di insegnamento

Lezioni in aula. Le lezioni comprenderanno parti teoriche e parti pratiche.

Lectures (in classroom). Lectures will comprise both theoretical and practical parts.

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Modalità di verifica dell'apprendimento

L'esame consiste in una prova scritta. La valutazione della prova scritta sarà in trentesimi e concorre al voto finale dell'insegnamento Modellistica Molecolare insieme al modulo Simulazione molecolare al calcolatore. Il voto finale viene calcolato come media aritmetica dei risultati ottenuti nei due moduli.

Written examination. The mark is calculated on the range [ Insufficiente, 18/30-30/30]. The final mark for Modellistica Molecolare is calculated as the average between the two marks obtained for Simulazione molecolare al calcolatore and Modelli di Sistemi Complessi.

 

Testi consigliati e bibliografia



Oggetto:
Libro
Titolo:  
An Introduction to Statistical Learning
Anno pubblicazione:  
2021
Editore:  
Springer
Autore:  
Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani
ISBN  
Obbligatorio:  
No


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    Ultimo aggiornamento: 30/10/2023 11:37
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