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Mutuazioni

SYSTEM IDENTIFICATION AND DATA ANALYSIS

INGEGNERIA INFORMATICA

comune
SYSTEM IDENTIFICATION AND DATA ANALYSIS

COMMUNICATION TECHNOLOGIES AND MULTIMEDIA - TECNOLOGIE DELLE COMUNICAZIONI E MULTIMEDIA

PERCORSO COMUNE
SYSTEM IDENTIFICATION AND DATA ANALYSIS

INGEGNERIA INFORMATICA

comune

Altri insegnamenti del Corso di studio

Anno di corso: 1

ACUSTICA APPLICATA - 6 crediti - A scelta dello studente
ADVANCED GEOMATICS - 9 crediti - A scelta dello studente
ALGEBRA PER CODICI E CRITTOGRAFIA - 6 crediti - A scelta dello studente
ALGORITMI DI OTTIMIZZAZIONE - 6 crediti - A scelta dello studente
ALGORITMI E STRUTTURE DATI - 6 crediti - A scelta dello studente
AMMINISTRAZIONE DI SISTEMA - 6 crediti - Affine/Integrativa
ANTENNAS AND WIRELESS SYSTEMS LABORATORY - 9 crediti - Raggruppamento di frequenza
APPLICAZIONI BIOMEDICHE PER LA SALUTE E IL BENESSERE - 6 crediti - A scelta dello studente
ARCHITETTURE E SISTEMI DIGITALI - 6 crediti - A scelta dello studente
CALCOLO SCIENTIFICO - 6 crediti - A scelta dello studente
COMPILERS - 6 crediti - A scelta dello studente
CONTROL SYSTEMS TECHNOLOGIES - 9 crediti - A scelta dello studente
DIGITAL COMMUNICATIONS - 12 crediti - Raggruppamento di frequenza
ECONOMIA APPLICATA ALL'INGEGNERIA - 6 crediti - A scelta dello studente
ELECTRONICS FOR TELECOMMUNICATIONS - 9 crediti - Raggruppamento di frequenza
ELEMENTI DI PROGETTAZIONE SOFTWARE - 6 crediti - A scelta dello studente
FONDAMENTI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE - 6 crediti - A scelta dello studente
GESTIONE AZIENDALE (STRATEGIA E MARKETING) - 6 crediti - A scelta dello studente
HEALTH INFORMATION SYSTEMS - 6 crediti - Affine/Integrativa
IMAGE PROCESSING AND VISUALIZATION - 9 crediti - Raggruppamento di frequenza
INTERAZIONE UOMO-MACCHINA - 6 crediti - A scelta dello studente
MACHINE LEARNING E DATA MINING - 6 crediti - A scelta dello studente
MECCANICA RAZIONALE - 9 crediti - A scelta dello studente
METODI DI MISURA DI DATI BIOMEDICI PER APPLICAZIONI HEALTH&WEALTH - 6 crediti - A scelta dello studente
MICROWAVE ENGINEERING - 6 crediti - Caratterizzante
MOBILE PROGRAMMING - 6 crediti - A scelta dello studente
NANOTECHNOLOGIES - 6 crediti - Affine/Integrativa
NETWORK SECURITY - 6 crediti - Caratterizzante
PROGRAMMAZIONE WEB - 6 crediti - A scelta dello studente
RICERCA OPERATIVA - 6 crediti - A scelta dello studente
ROBOTICA - 9 crediti - A scelta dello studente
SISTEMI INFORMATIVI - 6 crediti - A scelta dello studente
SISTEMI INFORMATIVI IN RETE - 6 crediti - Affine/Integrativa
SYSTEM IDENTIFICATION AND DATA ANALYSIS - 6 crediti - Affine/Integrativa

Anno di corso: 2

ACUSTICA APPLICATA - 6 crediti - A scelta dello studente
ADVANCED GEOMATICS - 9 crediti - A scelta dello studente
ADVANCED METHODS FOR INFORMATION REPRESENTATION - 6 crediti - Caratterizzante
ALGEBRA PER CODICI E CRITTOGRAFIA - 6 crediti - A scelta dello studente
ALGORITMI DI OTTIMIZZAZIONE - 6 crediti - A scelta dello studente
ALGORITMI E STRUTTURE DATI - 6 crediti - A scelta dello studente
AMMINISTRAZIONE DI SISTEMA - 6 crediti - Affine/Integrativa
APPLICAZIONI BIOMEDICHE PER LA SALUTE E IL BENESSERE - 6 crediti - A scelta dello studente
ARCHITETTURE E SISTEMI DIGITALI - 6 crediti - A scelta dello studente
CALCOLO SCIENTIFICO - 6 crediti - A scelta dello studente
COMPILERS - 6 crediti - A scelta dello studente
CONTROL SYSTEMS TECHNOLOGIES - 9 crediti - A scelta dello studente
DIGITAL AUDIO PROCESSING - 6 crediti - Caratterizzante
ECONOMIA APPLICATA ALL'INGEGNERIA - 6 crediti - A scelta dello studente
ELEMENTI DI PROGETTAZIONE SOFTWARE - 6 crediti - A scelta dello studente
FONDAMENTI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE - 6 crediti - A scelta dello studente
GESTIONE AZIENDALE (STRATEGIA E MARKETING) - 6 crediti - A scelta dello studente
HEALTH INFORMATION SYSTEMS - 6 crediti - Affine/Integrativa
INTERAZIONE UOMO-MACCHINA - 6 crediti - A scelta dello studente
MACHINE LEARNING E DATA MINING - 6 crediti - A scelta dello studente
MECCANICA RAZIONALE - 9 crediti - A scelta dello studente
METODI DI MISURA DI DATI BIOMEDICI PER APPLICAZIONI HEALTH&WEALTH - 6 crediti - A scelta dello studente
MICROWAVE ENGINEERING - 6 crediti - Caratterizzante
MOBILE PROGRAMMING - 6 crediti - A scelta dello studente
MULTIMEDIA COMMUNICATION SERVICES - 9 crediti - Raggruppamento di frequenza
NANOPHOTONICS - 3 crediti - A scelta dello studente
NANOTECHNOLOGIES - 6 crediti - Affine/Integrativa
NETWORK SECURITY - 6 crediti - Caratterizzante
OPTICAL COMMUNICATION COMPONENTS - 6 crediti - Caratterizzante
OPTICAL COMMUNICATION NETWORKS - 3 crediti - A scelta dello studente
OPTICAL COMMUNICATION SYSTEMS - 9 crediti - Raggruppamento di frequenza
PRACTICAL CHEMISTRY FOR NANOTECHNOLOGY - 3 crediti - A scelta dello studente
PROGRAMMAZIONE WEB - 6 crediti - A scelta dello studente
PROVA FINALE - 15 crediti - Lingua/Prova Finale
REMOTE SENSING - 9 crediti - Raggruppamento di frequenza
REMOTE SENSING DATA ACQUISITION - 3 crediti - A scelta dello studente
REMOTE SENSING DATA ANALYSIS - 6 crediti - Caratterizzante
RICERCA OPERATIVA - 6 crediti - A scelta dello studente
ROBOTICA - 9 crediti - A scelta dello studente
SISTEMI INFORMATIVI - 6 crediti - A scelta dello studente
SISTEMI INFORMATIVI IN RETE - 6 crediti - Affine/Integrativa
SYSTEM IDENTIFICATION AND DATA ANALYSIS - 6 crediti - Affine/Integrativa

SYSTEM IDENTIFICATION AND DATA ANALYSIS

Attività formativa monodisciplinare

Scheda dell'insegnamento

Codice attività didattica:

751050

Anno accademico di immatricolazione:

2016/2017

Anno accademico di erogazione:

2016/2017

Tipologia di insegnamento:

Affine/Integrativa

Afferenza:

Corso di Laurea Magistrale in COMMUNICATION TECHNOLOGIES AND MULTIMEDIA - TECNOLOGIE DELLE COMUNICAZIONI E MULTIMEDIA

Settore disciplinare:

AUTOMATICA (ING-INF/04)

Lingua:

Inglese

Crediti:

Anno di corso:

Docente e Collaboratori:

RAMPONI Federico Alessandro Responsabile

CAMPI Marco Claudio Collaboratore

Ciclo:

Secondo Semestre

Ore di attivita' frontale:

Ore di studio individuale:

Prerequisiti:

Una conoscenza adeguata dell'analisi matematica, dell'algebra lineare e della teoria della probabilità insegnate nei corsi di base.

Obiettivi formativi

Gli obiettivi del corso sono:
1) presentare gli aspetti teorici di alcuni metodi di grande rilevanza per la statistica applicata (minimi quadrati) e la teoria dell'informazione (identificazione dei sistemi), e
2) presentare agli studenti alcune tecniche di identificazione sviluppate negli ultimi anni (LSCR, IPM), mettendoli così a contatto con problemi di ricerca all'avanguardia.
Alla fine del corso, ci si aspetta che gli studenti siano in grado di risolvere problemi simili a quelli pubblicati sulla pagina ufficiale del corso:
http://federico-ramponi.unibs.it/sida.html

Contenuti

Metodo dei minimi quadrati e sua applicazione all'identificazione di alcune classi di sistemi dinamici lineari a tempo discreto (AR, ARX). Metodo LSCR (Leave-out Sign-dominant Correlation Regions) per la determinazione di regioni di confidenza per un parametro. Metodo dei predittori intervallari. Alcune nozioni di "machine learning": illustrazione delle garanzie probabilistiche che si possono fornire sull'adeguatezza della soluzione di semplici problemi di classificazione binaria.

Per maggiori informazioni, vedi la pagina ufficiale del corso:
http://www.ing.unibs.it/~federico.ramponi/sida.html

Bibliografia consigliata

Dispense e altro materiale didattico disponibili sulla pagina ufficiale del corso:
http://federico-ramponi.unibs.it/sida.html

L. Ljung. System Identification - Theory for the user, 2nd ed. Prentice-Hall.

T. Soderstrom, P. Stoica. System Identification. Fuori catalogo ma disponibile online,
http://www.it.uu.se/research/syscon/Ident

M. Vidyasagar. A Theory of learning and generalization. Springer.

Per quanto riguarda LSCR e predittori intervallari, articoli disponibili sulla pagina web del prof. Campi:
http://www.ing.unibs.it/~campi/

Testi disponibili nel catalogo delle biblioteche

Ultimo aggiornamento 10/01/2019

Si invitano gli studenti a verificare sempre la corrispondenza tra la bibliografia consigliata e i testi disponibili

System identification : theory for the user / Lennart Ljung. - 2. ed. - Upper Saddle River, NJ : Prentice Hall PTR, ©1999 Vedi nel catalogo
System identification / Torsten Soderstrom, Petre Stoica. - New York [etc.] : Prentice Hall, 1989 Vedi nel catalogo Versione elettronica

Modalità di erogazione

Convenzionale

Metodi didattici

Gessetto, lavagna e studio sulle dispense. Non verranno usate slide Powerpoint.

Metodi di valutazione

Modalita' di verifica dell'apprendimento:

Esami scritto e orale.

Valutazione:

Voto Finale

Calendario attività didattiche

Data di inizio del periodo didattico:

Lunedì, 20 Febbraio, 2017