INFORMATICA II - MOD. 2

Anno accademico
2024/2025 Programmi anni precedenti
Titolo corso in inglese
COMPUTER SCIENCE II - MOD. 2
Codice insegnamento
CT0570 (AF:374155 AR:209622)
Modalità
In presenza
Crediti formativi universitari
6 su 12 di INFORMATICA II
Livello laurea
Laurea
Settore scientifico disciplinare
ING-INF/05
Periodo
I Semestre
Anno corso
3
Spazio Moodle
Link allo spazio del corso
L’insegnamento è una delle attività formative obbligatorie del Corso di Laurea in Ingegneria Fisica, e fornisce un'introduzione alla modellazione, simulazione e analisi di sistemi complessi, all'individuazione di soluzioni computazionali, e all'analisi della dinamica prodotta.
Conoscenza e comprensione dei principali metodi di modellazione e simulazione di sistemi complessi.
Conoscenza delle tecniche di Computational Intelligence adeguate per colmare i gap di conoscenza.
Comprensione e valutazione della complessità del problema, capacità di selezionare e implementare metodi adeguati di simulazione e analisi.
Conoscenza del linguaggio Python. Conoscenze di base di probabilità e statistica.
Modellazione e simulazione di sistemi complessi
Generazione di numeri casuali
Processi Markoviani e l’algoritmo di Simulazione Stocastica di Gillespie
Rule-based modeling e simulazione stocastica network-free
Simulazione spaziale e approssimata (tau leaping)
Equazioni di Langevin, SDE, ODE
Simulazione basata su agenti e automi cellulari
Simulazione ibrida e multi-scala
Analisi di dinamiche complesse: parameter sweep, sensitivity analysis, stima di parametri, reverse engineeing
Effetti emergenti della dinamica dei sistemi complessi
Applicazioni di reti neurali ai sistemi complessi, physics-informed neural networks
Advanced Computational Intelligence methods
Slide e materiale vario disponibili sulla piattaforma di e-learning.

Letture integrative:
Munsky, Brian, William S. Hlavacek, and Lev S. Tsimring, eds. "Quantitative biology: theory, computational methods, and models". MIT Press, 2018.
Vanneschi, Silva. "Lectures On Intelligent Systems". Springer, 2023.
Esame scritto al 70% e presentazione di project work (30%)

Didattica frontale, active learning, lezioni di laboratorio, seminari
Italiano
scritto
Il programma è ancora provvisorio e potrà subire modifiche.
Data ultima modifica programma: 01/04/2024