Università degli Studi di Messina · Ingegneria · tutti i canali con docenti e libri, a.a. 2026/2027
Corso di laurea: Engineering in Computer Science – sede di Messina · Laurea magistrale (LM-32) · 1º anno · 1º semestre · 6 CFU
Messina · Ingegneria · 6 CFU · apri nel catalogo · Engineering in Computer Science – sede di Messina · 1º anno · 1º semestre ›
Il docente indica 1 testo
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
Argomenti del programma: - INTRODUZIONE ALL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE: Cos’è l’IA. I fondamenti dell’Intelligenza Artificiale. La storia dell’Intelligenza Aritificiale. Agenti intelligenti. Agenti e Ambienti. Il concetto di razionalità. La natura degli ambienti. La struttura degli agenti. -INTRODUZIONE ALL’ANALISI DEI DATI: Raccolta ed immagazzinamento dei dati. Big Data. Il machine learning. Il concetto di data set.
Apri la scheda ufficiale ›Aiutaci a tenerci aggiornati
Il prof ha indicato altri libri, pagine o modifiche? Scrivicelo.
Corso di laurea: Cognitive Science and Theory of Communication – sede di Messina · Laurea magistrale (LM-92) · 1º anno · 1º semestre · 8 CFU / 2º anno · 1º semestre · 8 CFU
Messina · Scienze Cognitive, Psicologiche, Pedagogiche e degli Studi Culturali · 8 CFU · apri nel catalogo
Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
Argomenti del programma: - Le origini dell'IA; - Approccio forte ed approccio debole all'IA; - Agenti razionali; - Programmazione logica; - Ricerca su alberi; - Ottimizzazione; - Metodi di ispirazione biologica.
Apri la scheda ufficiale ›Aiutaci a tenerci aggiornati
Il prof ha indicato altri libri, pagine o modifiche? Scrivicelo.
Corso di laurea: Informatica – sede di Messina · Laurea triennale (L-31) · 3º anno · annuale · Data Analysis · 12 CFU
Messina · Scienze Matematiche e Informatiche, Scienze Fisiche e Scienze della Terra · 12 CFU · apri nel catalogo · Informatica – sede di Messina · 3º anno ›
Il docente indica 1 testo
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
Argomenti del programma: ------------------------------------------------------------ Modulo: A000799 - MACHINE LEARNING ------------------------------------------------------------ Introduzione - Tipologie di Machine Learning; principali sfide (insufficiente quantità di dati, qualità dei dati, features irrilevanti, overfitting e underfitting); addestramento e test; iperparametri.
Apri la scheda ufficiale ›Aiutaci a tenerci aggiornati
Il prof ha indicato altri libri, pagine o modifiche? Scrivicelo.