Appunti di Ingegneria - Università degli studi di Napoli Federico II

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Dipartimento di Ingegneria Chimica, dei Materiali e della Produzione Industriale

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Dipartimento di Ingegneria Industriale

Indirizzo: Via Claudio 21, 80125 Napoli

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Appunti di Ingegneria - Università degli studi di Napoli Federico II

Geometria e Algebra lineare

Esame Geometria e Algebra lineare

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. S. Romano

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Prove svolte

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Il documento di Geometria e Algebra lineare tratta geometria e algebra lineare: sistemi lineari, eliminazione gaussiana, matrici, spazi vettoriali, basi, rango, applicazioni lineari, determinanti, autovalori, diagonalizzazione e prodotti scalari.

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Geometria e Algebra lineare

Esame Geometria e Algebra lineare

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. S. Romano

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Prove svolte

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Geometria e Algebra lineare

Esame Geometria e Algebra lineare

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. S. Romano

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Prove svolte

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Input, output e rappresentazione della conoscenza nei sistemi di Machine Learning

Esame Machine learning

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. C. Sansone

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunti esame

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Appunti di Machine learning. Introduzione della struttura fondamentale di un sistema di machine learning, partendo dagli input — concetti, istanze, attributi e dataset — fino ad arrivare alle principali forme di output e rappresentazione della conoscenza. Vengono analizzati i diversi tipi di problemi, tra cui classificazione, associazione, clustering e predizione numerica, insieme alle modalità con cui i modelli possono restituire conoscenza: tabelle, modelli lineari, alberi decisionali, regole di classificazione e associazione, rappresentazioni instance-based e output di clustering.

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Metodi di base del Machine Learning

Esame Machine learning

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. C. Sansone

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunti esame

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Appunti di Machine learning. Presentazione degli algoritmi fondamentali per affrontare classificazione, associazione, regressione e clustering. Sono trattati metodi semplici ma essenziali come 1R, Naive Bayes, alberi decisionali, regressione lineare/logistica, percettrone, nearest neighbor, k-means e clustering gerarchico.

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Valutazione delle prestazioni degli algoritmi

Esame Machine learning

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. C. Sansone

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunti esame

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Appunti di Machine learning. Spiegazione di come valutare correttamente un modello, distinguendo tra errore sul training set e capacità di generalizzazione su dati nuovi. Vengono introdotti concetti come error rate, accuracy, training set, validation set, test set, hold-out e intervalli di confidenza.

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Alberi decisionali e regole di classificazione

Esame Machine learning

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. C. Sansone

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunti esame

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Appunti di Machine learning. Approfondimento della costruzione di alberi e regole, con particolare attenzione ai criteri di selezione dei test, alla gestione di valori mancanti e attributi numerici, al pruning e agli algoritmi rule-based. Sono trattati anche RIPPER e l’estrazione di regole dai Partial Decision Tree.

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Analisi 1

Esame Analisi 1

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. G. Cardone

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunti esame

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Appunti sulle funzioni elementari di Analisi 1, A.A. 2025/2026: spiegazioni chiare, grafici, proprietà, dominio, limiti ed esercizi svolti utili per comprendere e ripassare velocemente gli argomenti principali.

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Analisi 1

Esame Analisi 1

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. G. Cardone

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunti esame

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Appunti sulle funzioni elementari di Analisi 1 A.A. 2025/2026: spiegazioni chiare, grafici, proprietà, dominio, limiti ed esercizi svolti utili per comprendere e ripassare velocemente gli argomenti principali.

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Informatica

Esame Informatica

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. G. Vitale

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunti esame

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Appunti di Informatica A.A. 2025/2026 sulle basi della programmazione: spiegazioni chiare, sintassi, esempi pratici, esercizi svolti e schemi riassuntivi utili per studiare velocemente e ripassare facilmente.

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Analisi Matematica I

Esame Analisi 1

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. A. Fusco

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunti esame

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Appunti universitari di Analisi matematica I per studenti della Federico II, pensati per preparare l’esame in modo rapido, ordinato e mirato. Il file contiene teoria essenziale, formule principali, esempi svolti, spiegazioni semplici e box con gli errori più comuni da evitare. Argomenti trattati: insiemi numerici, funzioni, dominio, limiti, continuità, derivate, studio di funzione, integrali e tecniche base di calcolo. Ideale per ripassare prima dell’esame, fissare i concetti fondamentali e avere uno schema chiaro degli argomenti più richiesti.

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Preparazione esame Geometria I

Esame Geometria I

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. N. Durante

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Schemi e mappe concettuali

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Formulario di tutto il programma di Geometria I per fare l’esame a fine corso; appunti contenenti definizioni e dimostrazioni dettati e spiegati in maniera specifica dal professore, sono presenti anche teoremi.

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Appunti esame Machine Learning – Modelli Instance-Based, SVM e Kernel

Esame Machine learning

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. C. Sansone

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunti esame

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Appunti esame Machine Learning. Modelli instance-based ed estensione dei modelli lineari. In particolare sono trattati il K-Nearest Neighbor, varianti IB2, IB3 e IB4, classificatori basati su iper-rettangoli, similarity K*, Support Vector Machine, iperpiano a massimo margine, support vectors, funzioni kernel e regressione localmente pesata.

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Appunti esame Machine Learning – Feature Selection, Discretizzazione e PCA

Esame Machine learning

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. C. Sansone

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunti esame

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Appunti esame Machine Learning. Trasformazione dei dati e sulla riduzione della dimensionalità. Sono discusse: feature selection, metodi filter e wrapper, Recursive Feature Elimination, Correlation-Based Feature Selection, discretizzazione supervisionata e non supervisionata, proiezioni, PCA, Partial Least Squares, campionamento e introduzione al Deep Learning.

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Appunti esame Machine Learning – Semi-Supervised Learning, Multi-Instance Learning ed Ensemble

Esame Machine learning

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. C. Sansone

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunti esame

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Appunti esame Machine Learning. Approcci oltre l’apprendimento supervisionato e non supervisionato classico. Sono trattati: semi-supervised learning, EM, clustering per la classificazione, co-training, Co-EM, multi-instance learning, metodi kernel-based, Random Forest, Rotation Forest, boosting e classificazione multi-classe tramite codici a correzione di errore.

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Appunti esame Machine Learning – Deep Learning, CNN, Autoencoder, RNN

Esame Machine learning

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. C. Sansone

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunti esame

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Appunti esame Machine Learning. Sezione dedicata al Deep Learning e alle principali architetture neurali. Il contenuto tratta reti neurali profonde, funzioni di loss, regularization, early stopping, mini-batch SGD, dropout e inizializzazione dei pesi. Approfondisce inoltre CNN, convoluzione, pooling, transfer learning, autoencoder, RNN e LSTM, con una piccola introduzione finale ai metodi probabilistici, alla regola di Bayes e alla massima verosimiglianza.

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Tesina impianti di elaborazione

Esame Impianti di elaborazione

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. D. Cotroneo

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunti esame

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Tesina per l’esame di Impianti di Elaborazione, con esercizi e approfondimenti su PCA e clustering, workload characterization, benchmark, capacity test, DoE, RDB, regressione e FFDA applicati alle tracce dell'anno 23/24.

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Tesina esame big data

Esame Big data

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. V. Moscato

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunti esame

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Tesina finale dell'esame di Big data engineering, anno 2023/2024, traccia 3 Medical Q&A: Sistema di Domande e Risposte nel Settore Medico con implementazione di un sistema RAG e scraping delle confersazioni da forum medicali.

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Homework esame Big data

Esame Big data

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. V. Moscato

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunti esame

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Raccolta degli homework presentati all'esame di Big data a.a. 23/24, utilizzando PySpark, Hive e MongoDB ed un dataset kaggle contenente i log dei voli di linea, analitiche e task di filtering e summarization.

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Fisica matematica

Esame Fisica matematica

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. L. De Luca

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunti esame

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Appunti riguardanti - Elementi di teoria dei vettori. Richiami di algebra vettoriale. Vettori liberi. Operazioni tra vettori: somma tra vettori, prodotto scalare, prodotto vettoriale, prodotto misto, doppio prodotto vettoriale. Scomposizione di un vettore. Vettori applicati. Vettore levogiro e destrogiro rispetto ad una retta orientata. Momento polare. Legge di variazione del momento polare. Risultante e momento risultante di sistemi di vettori applicati. Teorema di Varignon. Coppia di vettori. Indipendenza del momento di una coppia dal polo. Campi vettoriali: risultante e momento risultante. Momento assiale. Regola di calcolo del momento assiale. Invariante scalare. Asse centrale di un campo vettoriale a risultante non nullo. Equivalenza tra campi vettoriali. Sistemi equivalenti a zero. Riduzione di sistemi di vettori applicati. Primo e secondo criterio di riduzione. Campi vettoriali piani. Campi vettoriali paralleli. Centro di un campo vettoriale parallelo a risultante non nullo e proprietà di ubicazione. Geometria delle masse Sistemi materiali discreti e continui. Baricentro e proprietà di ubicazione. Caso del sistema omogeneo. Baricentro di alcune figure geometriche elementari. Momento d'inerzia. Teorema di Huygens-Steiner. Prodotti di inerzia. Momenti di inerzia rispetto ad assi concorrenti. Ellissoide d'inerzia. Tensore d'inerzia. Assi principali (centrali) e terne principali (centrali) d’inerzia. Tensore d'inerzia di alcune figure elementari. Tensore di inerzia per sistemi piani. Cinematica Cinematica del punto materiale. Triedro di Frènet. Componenti intrinseche di velocità e accelerazione. Spostamento finito e spostamento infinitesimo. Moti uniformi e moti uniformemente vari. Moto circolare. Moti piani. Moto armonico. Cinematica dei corpi rigidi. Terna solidale. Moto rigido. Angoli di Eulero. Velocità angolare. Teorema di Poisson. Moti rigidi: traslatorio, rotatorio, rototraslatorio, elicoidale. Moti piani. Punto di vista Lagrangiano ed Euleriano. Atto di moto rigido. Teorema di Mozzi. Atto di moto rigido piano. Teorema di Chasles. Centro ed asse di istantanea rotazione. Elementi di cinematica relativa. Derivata di un vettore rispetto a due osservatori. Teorema di Galilei. Teorema di Coriolis. Cinematica dei sistemi. Quantità di moto. Momento della quantità di moto. Momento della quantità di moto in un atto di moto rigido (con dimostrazione). Derivata temporale del momento della quantità di moto. Energia cinetica. Energia cinetica in un atto di moto rigido (senza dimostrazione). Teorema di Koenig. Teorema delle forze vive. Sistemi vincolati Vincoli olonomi unilaterali/bilaterali, lisci, fissi/mobili, interni/esterni. Esempi di sistemi vincolati (asta con estremo vincolato su guida fissa; due aste vincolate in un sistema biella-manovella; punto vincolato su guida mobile). Grado di libertà: regola di calcolo per i sistemi olonomi. Spostamenti possibili e virtuali. Atti di moto e spostamenti rigidi virtuali. Coordinate lagrangiane. Sistemi labili, iperstatici e isostatici. Forza, lavoro e potenziale Concetto di forza ed esempi. Sistemi di forze (sistemi di vettori applicati). Sistemi equivalenti di forze. Lavoro elementare e lavoro lungo un cammino finito. Forze conservative ed esempi. Potenziali di forze conservative (forze costanti; forza peso; forze elastica). Energia potenziale. Lavoro di un sistema di forze. Lavoro di forze agenti su un corpo rigido. Lavoro di forze agenti su un sistema olonomo. Principio di conservazione dell'energia meccanica totale. Leggi della Meccanica Principi della Meccanica. Riferimenti inerziali. Equazione fondamentale della Dinamica (Equazione di Newton). Principio di azione e reazione. Principio di sovrapposizione delle forze. Determinismo meccanico. Sistemi di riferimento non inerziali. Forze apparenti. Postulato delle reazioni vincolari. Forze interne e forze esterne. Dinamica Dinamica del punto materiale. Dinamica del punto libero. Dinamica del punto vincolato. Moto di un punto su guida piana verticale liscia e fissa. Pendolo semplice (cenni alla discussione di Weierstrass). Dinamica dei sistemi. Equazioni cardinali della Dinamica nella prima forma

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