Prof. Michele Loreti

Argomenti del programma: Intelligenza Artificiale e Machine Learning VC Dimension and Learning Theory Apprendimento Automatico Supervisionato e Non supervisionato Classificazione e Regressione Classificatori: Naive Bayes, k-Nearest Neighbor, Support Vector Machines, Alberi di decisione, Random Forest, Classificatori multi classe, metodi Ensembles Clustering (K-means, EM) e Riduzione di Dimensionalità (PCA, DA) Modellazione di dati…

• DISTRIBUTED SYSTEMS, Maarten van Steen and Andrew S. Tanenbaum, Fourth edition Slides Note ed Articoli Condivisi dal Docente

Argomenti del programma: Introduction to Distributed Systems Architectures Processes Communication Coordination Naming Consistency and Replication Fault Tolerance Security Collective Systems and Distributed Knowledge Simulation and Monitoring of Distributed Systems

Argomenti del programma: Cosa è la programmazione? Algoritmi, Programmi e Linguaggi di Programmazione Modelli di calcolo Rappresentazione dei dati Gli strumenti di Sviluppo Costanti variabili ed espressioni Assegnamento, Selezione ed Iterazione Funzioni, Metodi e Ricorsione Strutture dati base: Gli Array Classi e Oggetti Ereditarietà e Polimorfismo Classi Astratte ed Interfacce Gestione delle Anomalie Input-Output in Java