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APPLICAZIONI DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE - BIOLOGIA E MEDICINA
APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE - BIOLOGY AND MEDICINE

A.A. CFU
2023/2024 3
Docente Email Ricevimento studenti
Sara Montagna Giovedì h 11-13
Didattica in lingue straniere
Insegnamento con materiali opzionali in lingua straniera Inglese
La didattica è svolta interamente in lingua italiana. I materiali di studio e l'esame possono essere in lingua straniera.

Assegnato al Corso di Studio

Informatica Applicata (LM-18)
Curriculum: INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Giorno Orario Aula
Giorno Orario Aula

Obiettivi Formativi

L'insegnamento si pone come obiettivo quello di fornire agli studenti la conoscenza di strumenti (linguaggi, librerie, metodologia) per l'analisi dei dati, attraverso l'adozione di dataset acquisiti in ambito biologico e medico. Inoltre, l'insegnamento vuole fornire alcuni principi degli algoritmi di AI generativa e della loro applicazione nel biomedicale.

Programma

00. Introduzione al corso

01. Deep Learning
    01.01 Introduzione al Deep Learning
    01.02 Convolutional Neural Network
    01.03 Recurrent Neural Network
    01.04 Autoencoder

02. Analisi di dataset medici e biomolecolari con tecniche di AI
    02.01 Tipologia di dati biomedicali
    02.02 Metodologie di analisi dei dati
    02.03 La libreria PyTorch  
    02.04 Applicazioni di CNN su immagini biomedicali
    02.05 Applicazioni di RNN su segnali biomedicali

Eventuali Propedeuticità

Non vi sono propedeuticità obbligatorie, tuttavia si suggerisce di seguire l'insegnamento dopo aver sostenuto gli esami di Machine Learning e Fondamenti di Intelligenza Artificiale.

Materiale Didattico

Il materiale didattico predisposto dalla/dal docente in aggiunta ai testi consigliati (come ad esempio diapositive, dispense, esercizi, bibliografia) e le comunicazioni della/del docente specifiche per l'insegnamento sono reperibili all'interno della piattaforma Moodle › blended.uniurb.it

Modalità Didattiche, Obblighi, Testi di Studio e Modalità di Accertamento

Modalità didattiche

Lezioni teoriche ed esercitazioni guidate in laboratorio.

Obblighi

Sebbene fortemente consigliata, la frequenza non è obbligatoria.

Modalità di
accertamento

L'esame consiste in una discussione orale durante la quale lo studente presenta il proprio progetto, dagli obiettivi alle scelte implementative, motivandone ogni aspetto, a cui segue una dimostrazione pratica dell'applicazione sviluppata. Si prevede sia una presentazione in forma di relazione del progetto svolto, sia una presentazione a lucidi sul lavoro e su temi significativi.

Disabilità e DSA

Le studentesse e gli studenti che hanno registrato la certificazione di disabilità o la certificazione di DSA presso l'Ufficio Inclusione e diritto allo studio, possono chiedere di utilizzare le mappe concettuali (per parole chiave) durante la prova di esame.

A tal fine, è necessario inviare le mappe, due settimane prima dell’appello di esame, alla o al docente del corso, che ne verificherà la coerenza con le indicazioni delle linee guida di ateneo e potrà chiederne la modifica.

Informazioni Aggiuntive per Studenti Non Frequentanti

Modalità didattiche

Come per frequentanti.

Obblighi

Come per frequentanti.

Testi di studio

Come per frequentanti.

Modalità di
accertamento

Come per frequentanti.

Disabilità e DSA

Le studentesse e gli studenti che hanno registrato la certificazione di disabilità o la certificazione di DSA presso l'Ufficio Inclusione e diritto allo studio, possono chiedere di utilizzare le mappe concettuali (per parole chiave) durante la prova di esame.

A tal fine, è necessario inviare le mappe, due settimane prima dell’appello di esame, alla o al docente del corso, che ne verificherà la coerenza con le indicazioni delle linee guida di ateneo e potrà chiederne la modifica.

« torna indietro Ultimo aggiornamento: 19/04/2024


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