- Docente: Alessandro Guidotti
- Crediti formativi: 3
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
- Campus: Bologna
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Corso:
Laurea in
Ingegneria elettronica e telecomunicazioni (cod. 9065)
Valido anche per Laurea in Ingegneria elettronica e telecomunicazioni (cod. 9065)
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dal 19/09/2023 al 19/12/2023
Conoscenze e abilità da conseguire
Al termine del corso lo studente è introdotto allo sviluppo di software per la programmazione ad oggetti, simulazioni numeriche e algoritmi di Machine Learning per servizi e applicazioni nell'area delle telecomunicazioni.
Contenuti
Lo scopo del corso è quello di fornire allo studente le competenze di base per lo sviluppo di software nei linguaggi Python e MATLAB. Il corso è strutturato in due parti:
Parte I: linguaggio di programmazione MATLAB
- introduzione
- script e funzioni
- array e indicizzazione logica
- control flow
- debugging
- simulazione numerica
- Machine Learning
Parte II: linguaggio di programmazione Python
- introduzione
- tipi di dato, indicizzazione e slicing
- control flow
- list e tuple
- dictionary e set
- Object-Oriented Programming
- Exploratory Data Analysis
- Machine Learning
Testi/Bibliografia
Il riferimento principale è dato dalla documentazione MATLAB, disponibile a questo link, e dalla documentazione delle librerie di Python che si andranno ad utilizzare durante il corso.
Eventuali altri riferimenti saranno forniti durante il corso.
Metodi didattici
Il corso è tenuto tramite lezioni in aula, in cui verranno mostrate delle slide e si programmerà in aula.
In considerazione della tipologia di attività e dei metodi didattici adottati, la frequenza di questa attività formativa richiede la preventiva partecipazione di tutti gli studenti ai Moduli 1 e 2 di formazione sulla sicurezza nei luoghi di studio in modalità e-learning.
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
L'esame consiste nel conseguimento di una idoneità tramite la discussione orale di un progetto da sviluppare in MATLAB o Python. Durante il corso, saranno forniti alcuni progetti di esempio, ma gli studenti possono proporre delle loro iniziative (previa approvazione del docente).
Il progetto e la relativa presentazione devono essere consegnati almeno una settimana prima della prova orale.
Strumenti a supporto della didattica
Il seguente materiale viene fornito dal docente:
- slide
- codice usato in aula
- esercizi suggeriti con soluzioni
- dataset
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Alessandro Guidotti