Facoltà di Ingegneria - Udu Lecce

• Tecniche di riduzione dei dati ore: 6
PCA, Descrittori di Fourier, Descrittori Wavelet, Introduzione alla teoria dei Frame e
algoritmo di Matching Pursuit
• Teoria decisionale Bayesiana ore: 3
Introduzione alla teoria decisionale Bayesiana, funzioni discriminanti e superfici
decisionali
Il problema della dimensione dei dati, Hidden Markov Model (HMM).
Stima dei parametri di un classificatore di Bayes non-supervisionato
• Tecniche non parametriche ore: 3
Stima della densità (finestre di Parzen), K-nearest neighbor
• Classificatori neurali ore: 9
Introduzione alle reti neurali artificiali,
Il Percettrone e regola di apprendimento
Le reti multi-layer Perceptrons e la algoritmo di backpropagation
Radial Basis Functions e regola di apprendimento
Self-Organizing Map e Learning Vector Quantization
• Metodi Stocastici ore: 3
Simulated Annealing, Macchina di Boltzman
Esercitazione
• Introduzione al Matlab ore: 2
• Pre-elaborazione del segnale ed Estrazione delle feature ore: 3
• Tecniche di riduzione dei dati ore: 2
• Teoria decisionale Bayesiana ore: 2
• Tecniche non parametriche ore: 1
• Classificatori neurali ore: 3
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