Motivazioni
Il corso tratta di argomenti avanzati di
Apprendimento Automatico e Soft Computing e dovrebbe essere seguito
successivamente (o almeno contemporaneamente) a un corso
come Reti Neurali o Apprendimento Statistico.
Prerequisiti
Elementi
di analisi matematica, algebra lineare, calcolo numerico, probabilita'
e statistica.
I contenuti del corso di Reti Neurali e/o Apprendimento Statistico.
Obiettivi
Capacita' di sviluppare ed applicare metodologie complesse di
Apprendimento Automatico e Soft Computing.
Organizzazione del Corso
Il corso e' organizzato in lezioni
teoriche e seminari degli studenti. Al corso puo' essere collegato un
Laboratorio Specialistico per un'attivita' di implentazione e
applicazione degli algoritmi studiati.
Programma del Corso
Insiemi e sistemi sfumati - Sistemi neuro-fuzzy -
Clustering statistico, gerarchico, sfumato, possibilistico,
kernel e spettrale - Analisi delle componenti principali - Analisi
delle componenti indipendenti - Analisi delle variabili latenti -
Alberi di decisione - Apprendimento con rinforzo - Ensemble di macchine
di apprendimento - Applicazioni al data mining e alla bioinformatica.
Testi di riferimento
- [PL01] R. Poli, W.B. Langdon, Foundations of Genetic Programming,
Springer Verlag, 2001, ISBN: 3540424512.
- [SCH95] H.P. Schwefel, Evolution and Optimum Seeking, J. Wiley
& Sons, 1995 (MAT 68-1995-196).
- [BEZ87] J.C. Bezdek, Pattern recognition with fuzzy objective
function algorithms, Plenum Press, 1987 (FIS 577.26 BEZ
30, ING2 006.4 BEZ 1, ING2 006.4 BEZ 2 ).
- [BOU95] B. Bouchon-Meunier, La logique Floue et ses
applications, Addison Wesley France, 1995, ISBN: 2-87908-073-8 (o
anche B. Bouchon-Meunier, La logique floue, Presses Universitaire de
France, 1993, ISBN: 2-13-045007-5).
- [FUL00] R. Fuller - Introduction to Neuro-Fuzzy Systems, Physica
Verlag, 2000, ISBN: 379081256.
- [GOLD89] D.E. Goldberg. Genetic Algorithms in Search,
Optimization and Machine Learning, Addison Wesley, 1989 (MAT
68-1989-48IN, CHI M.9, ING1
A.ELE.T.0264)
- [.JAIN88] A.K. Jain, R.C. Dubes.Algorithms for Clustering
Data. Prentice-Hall, Inc., Upper Saddle River, NJ, 1988. (pdf)
- [JSM96] J.S.R. Jang, C.T.
Sun, E. Mizutani, Neuro-Fuzzy and Soft
Computing, Prentice Hall, 1996, ISBN: 0132610663.
- [KLIR95] G.J. Klir & B. Yuan, Fuzzy Sets and Fuzzy
Logic - Theory and Applications, Prentice Hall, 1995 (ING-DIP C
1 / 0032) (o anche G.J. Klir, T. A. Folger, Fuzzy sets
uncertainty
and information, Prentice Hall, 1988, MAT 68-1988-55IN).
- [KUN00] L. Kuncheva - Fuzzy Classifier Design, Physica
Verlag, 2000, ISBN: 3790812986.
- [KUN04]
Ludmila I. Kuncheva Combining Pattern Classifiers. Methods and
Algorithms, Wiley, 2004. MAT 68-2004-011
- [LL96] C.T. Lin, G. S. Lee, Neural Fuzzy Systems:
A Neuro-Fuzzy Synergism to Intelligent Systems, Prentice Hall, 1996,
ASIN:
0132351692 (ARC C.3613)
- [ZIM96] H.J. Zimmermann, Fuzzy set theory and its applications,
2ed., Kluwer Academic Publishers, 1996 (MAT 04-1996-01, MAT 04-1996-02,
LETT 14.E.169)
- [MOV02] J.R. Movellan, Introduction to
Probability Theory and
Statistics, Kolmogorov Project Tutorials, GNU Free Documentation
License, 2005
(download here).
- [PTV92] W.H. Press, S. A. Teukolsky, W.T.
Vetterling, B.P. Flannery, Numerical Recepies in C: the art of
scientific computing (2nd ed.), Cambridge University Press, 1992 ( CHI
517:519/13) Vedi anche sito
web NUMERICAL RECEPIES.
Ulteriore materiale didattico sara' reso disponibile agli studenti
durante il corso.
E-mail del docente: mailto:masulli@disi.unige.it
Home page del corso:
http://www.disi.unige.it/person/MasulliF/didattica/sc-home