B9132 - METODI NUMERICI PER L'ANALISI DEI DATI

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso, lo studente conosce gli strumenti e gli algoritmi di base del calcolo numerico per l’analisi dei dati. In particolare sa risolvere numericamente problemi scientifici quali sistemi lineari, minimi quadrati, interpolazione, ottimizzazione non vincolata

Contenuti

- Numeri finiti

- Algebra lineare numerica: norme, fattorizzazione di matrici (LU,SVD), Risoluzione di sistemi lineari

- Risoluzione del problema di minimi quadrati e sue applicazioni nell'approssimazione dati e nel Machine Learning.

- Calcolo numerico dello zero di una funzione. Approcci iterativi: metodi di bisezione, di iterazione di punto fisso, di Newton.

- minimo di una funzione in R^n: introduzione, metodi di discesa e applicazioni nell'addestramento di algoritmi di machine learning.

- Problemi inversi: mal posizione e regolarizzazione.

- esercitazioni in Python sugli argomenti svolti a lezione.

Testi/Bibliografia

Note del docente

Metodi didattici

lezioni ed esercitazioni guidate in aula.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

L'esame è composto di due parti che si svolgono lo stesso giorno: un quiz a risposta multipla (tre scelte) e un esame orale.

Il quiz a risposta multipla è costituito da 20 domande sia di teoria che semplici esercizi su tutto il programma del corso: ogni domanda esatta vale un punto, sbagliata o non data zero punti. il punteggio massimo è quindi 20 e il minimo per passare all'orale è 14. Il quiz viene svolto sulla piattaforma Virtuale di Unibo dal portatile dello studente. Lo studente può usare solo la calcolatrice.

L'esame orale riguarda gli homeworks. Lo studente deve portare i codici (NON COMMENTATI) e un report in cui ci siano solo i risultati ottenuti (grafici e tabelle).

L'orale consiste in una discussione sugli homeworks e le domande possono riguardare il codice, i risultati e la teoria collegata all'homework. Il voto massimo è 12 e il minimo è 4. Viene valutata l'efficienza del codice, la conoscenza del codice da parte dello studente, i risultati ottenuti e la capacità di esporre la parte teorica richiesta.

Il voto finale è la somma dei due voti. Se si supera il 30 viene data la lode.

SE UNA DELLE DUE PARTI NON é SUFFICIENTE SI DEVE RIPETERE L'INTERO ESAME.

Per quanto riguarda il progetto è consentito un uso limitato e non sostanziale dell’IA per attività di supporto (es., verifica del codice e documentazione). Non è permesso l’uso sostanziale per lo svolgimento di parti della prova. Durante l'esame orale, lo studente deve dimostrare padronanza del codice, saperlo spiegare e motivare le scelte fatte.

 

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Elena Loli Piccolomini