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Appunti degli studenti per corsi ed esami del Prof. Miglio Edie

L’esame di Neural and Machine Learning (NAML) è una prova che valuta le conoscenze e le competenze degli studenti nell’ambito del Machine Learning (ML) e delle Reti Neurali (NN). L’obiettivo principale è testare la comprensione dei principi teorici, degli algoritmi fondamentali e delle loro applicazioni pratiche. L’esame può includere domande teoriche su argomenti come regressione, classificazione, clustering, ottimizzazione, deep learning e architetture di reti neurali. Inoltre, può verificare la capacità di implementare algoritmi, interpretare risultati sperimentali e risolvere problemi legati alla modellazione dei dati. Una parte pratica potrebbe richiedere l’uso di linguaggi come Python e librerie come TensorFlow, PyTorch o scikit-learn per progettare, addestrare e valutare modelli. Inoltre, potrebbe essere necessario eseguire analisi dei dati e preprocessing, gestendo aspetti come normalizzazione, valori mancanti e rilevamento di outlier. L’esame può essere scritto, orale o includere una parte progettuale, dove gli studenti devono sviluppare una soluzione basata su Machine Learning per un caso studio specifico. La valutazione tiene conto della correttezza teorica, della chiarezza espositiva e dell’abilità pratica nell’applicazione degli algoritmi.
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Appunti completi di Numerical modeling of differential problems contenenti i seguenti argomenti (corso in lingua inglese): - Problemi ellittici - Proprietà dei metodi - FEM - Problemi parabolici - Problemi di advezione-diffusione-reazione - Equazioni di Navier Stokes - Problemi iperbolici
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Dal corso del Prof. E. Miglio

Università Politecnico di Milano

Schemi e mappe concettuali
Formule dei principali argomenti trattati a lezione, con all'interno due esercitazioni svolte sul software Frantzplot. Primo anno di laurea triennale in Design del prodotto industriale. Appunti dell'anno accademico 22/23.
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Appunti di Numerical Modeling of Differential Problem sui Problemi di diffusione e trasporto basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni del prof. Miglio dell’università degli Studi del Politecnico di Milano - Polimi, facoltà di Ingegneria industriale. Scarica il file in formato PDF!
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Appunti di Numerical Modeling of Differential Problem sui problemi iperbolici basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni del prof. Miglio dell’università degli Studi del Politecnico di Milano - Polimi, facoltà di Ingegneria industriale. Scarica il file in formato PDF!
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Appunti di Numerical Modeling of Differential Problem sui Problemi di Stokes basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni del prof. Miglio dell’università degli Studi del Politecnico di Milano - Polimi, facoltà di Ingegneria industriale. Scarica il file in formato PDF!
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Appunti di Numerical Modeling of Differential Problem sui Problemi di Navier-Stokes basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni del prof. Miglio dell’università degli Studi del Politecnico di Milano - Polimi, facoltà di Ingegneria industriale. Scarica il file in formato PDF!
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Appunti di Numerical Modeling of Differential Problem sui problemi parabolici basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni del prof. Miglio dell’università degli Studi del Politecnico di Milano - Polimi, facoltà di Ingegneria industriale. Scarica il file in formato PDF!
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Risultati e concetti generali utilizzati nel corso (spazi, analisi funzionale, forme forti e deboli, fem). Problemi ellittici. Appunti di numerical modeling of differential problem basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni del prof. Miglio dell’università degli Studi del Politecnico di Milano - Polimi, facoltà di Ingegneria industriale. Scarica il file in formato PDF!
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Introduzione agli argomenti del corso basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni del prof. Antonietti dell’università degli Studi del Politecnico di Milano - Polimi, facoltà di Ingegneria industriale. Scarica il file in formato PDF!
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