Machine Learning For Mechanical Systems Canale unico
Corso di laurea: Energy Engineering · Laurea triennale · 2º anno · 1º semestre · Propulsion and Power · 5 CFU
Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 5 CFU · apri nel catalogo
Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
Slides Note: Slides of the lessons and of the tutorials
Argomenti del programma: The course deals with signal processing, modeling, optimizing, and controlling mechanical systems with ML techniques. The fundamental concepts of Artificial Intelligence and Machine Learning (ML) are first discussed theoretically for the following topics: (i) Intro to ML and Neural Networks , (ii) Physics-Informed Neural Networks , (iii) Anomaly Detection , (iv) Bayesian Optimization , (v) Preference-Based…
Appunti dei docenti Note: disponibili sul sito web del corso
Dispensa su MATLAB Note: disponibile sul sito web del corso.
Argomenti del programma: Gli argomenti dell'insegnamento sono i seguenti: Cinematica: Richiami di cinematica del punto : Posizione, velocità, accelerazione. Terna intrinseca. Corpo rigido : Definizione di corpo rigido e vincolo di rigidità. Coordinate libere di un corpo rigido. Atto di moto rigido. Formule di Poisson. Velocità e accelerazioni nei moti rigidi.
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Argomenti del programma: The course deals with signal processing, modeling, optimizing, and controlling mechanical systems with ML techniques. The fundamental concepts of Artificial Intelligence and Machine Learning (ML) are first discussed theoretically for the following topics: (i) Intro to ML and Neural Networks , (ii) Physics-Informed Neural Networks , (iii) Anomaly Detection , (iv) Bayesian Optimization , (v) Preference-Based…
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
Argomenti del programma: The course covers the following key topics through laboratory activities: Anomaly detection on thin-walled structures Enabling touch screen capabilities on multiple materials Physics-informed surrogate model for wave propagation problems Improving anomaly detection through metamaterials Deep learning-based design of hierarchical structures for custom structural response Self-sensing structures through fractalization…
Argomenti del programma: The course will cover the main topics related to industrial robotics. Theoretical and practical (in MATLAB) derivation and implementation of the following robotics-related topics will be covered: 1. kinematics: basics, D-H method (direct kinematics), inverse kinematics, redundancy, singularities; 2. dynamics: direct dynamics, inverse dynamics, dynamic identification; 3.
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