ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN BIOMEDICAL RESEARCH
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN BIOMEDICAL RESEARCH
| A.A. | CFU |
|---|---|
| 2024/2025 | 5 |
| Docente | Ricevimento studentesse e studenti | |
|---|---|---|
| Sara Montagna | Su appuntamento. |
| Didattica in lingue straniere |
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Insegnamento interamente in lingua straniera
Inglese
La didattica è svolta interamente in lingua straniera e l'esame può essere sostenuto in lingua straniera. |
Assegnato al Corso di Studio
| Giorno | Orario | Aula |
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| Giorno | Orario | Aula |
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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.
Programma
01. Introduzione all'Intelligenza Artificiale
01.01 Cenni storici
01.02 Problemi tipici affrontati nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale
01.03 Principali ambiti applicativi
02. Analisi di dataset medici e biomolecolari con tecniche di AI
02.01 Tipologia di dati biomedicali
02.02 Metodologie di analisi dei dati
03. Machine Learning
03.01 Introduzione al Machine Learning
03.02 Classificazione, regressione e clustering
03.03 Principali algoritmi
04. Deep Learning
04.01 Introduzione al Deep Learning
04.02 Convolutional Neural Network e Recurrent Neural Network
05. Librerie
Eventuali Propedeuticità
Nessuna
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 frontali
| « torna indietro | Ultimo aggiornamento: 01/12/2024 |
