Appunti degli studenti per corsi ed esami del Prof. Sansone Carlo

Appunti e Documenti pubblicati dagli studenti che hanno frequentato i suoi corsi. I materiali caricati riguardano gli insegnamenti di intelligenza artificiale, algoritmi e strutture di dati, informatica, geografia nel settore disciplinare di Ingegneria industriale e dell'informazione sostenuti presso l’università di Università degli studi di Napoli Federico II.

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Università

Università degli studi di Napoli Federico II

Esami di riferimento

Algoritmi e strutture di dati| Intelligenza artificiale| Informatica| Geografia

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Appunti degli studenti per corsi ed esami del Prof. Sansone Carlo

Intelligenza Artificiale - completo

Esame Intelligenza Artificiale

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. C. Sansone

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunto

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Appunti completi di Intelligenza Artificiale del prof. Sansone: state space representation, algoritmi di ricerca cieca, iterative deepening, sistema Knowledge-Based, l’analisi sintattica, algoritmo a costo uniforme, funzione euristica, shell di un sistema aperto.

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Intelligenza Artificiale - tesina

Esame Intelligenza Artificiale

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. C. Sansone

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunto

3 / 5

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Tesina per il corso di Intelligenza Artificiale del prof. Sansone su: Rete Neurale MLP, Il Contest, Operazioni sul DataSet (File Reader, Shuffle e Normalizer), Feature Selection, Addestramento rete neurale MLP, Osservazione sul costo e operazione Rejected.

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Dataset - slide

Esame Intelligenza Artificiale

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. C. Sansone

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunto

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Appunti con slide di Intelligenza Artificiale del prof. Sansone sul Dataset: Dataset e Feature Selection (Exhaustive Search, Genetic Search, Rank Search), Addestramento della rete, PK_size, Confronto dei risultati ottenuti, Calcolo del costo/errore medio, Nuova politica di rigetto, Naive Bayes.

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Intelligenza artificiale - tesina Knime

Esame Intelligenza Artificiale

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. C. Sansone

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunto

4,5 / 5

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esempio di tesina Knime per l'esame vecchio ordinamento di Intelligenza artificiale del prof. Carlo Sansone. Obiettivo dell'elaborato è la realizzazione di un classificatore di dati di rete in grado di classificare correttamente i campioni contenuti in un training set fornito dal docente.

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Algoritmi e strutture di dati - esempio tesina find-maximum-subarray

Esame Algoritmi e strutture dati

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. C. Sansone

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunto

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Esempio di elaborato per l'esame di algoritmi e strutture di dati del prof. Carlo Sansone. Nell'elaborato si vuole analizzare il problema del massimo sottoarray, con descrizione attenta del problema e presentazione di più soluzioni per la sua risoluzione

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Intelligenza artificiale - tesina ICSE reti LVQ

Esame Intelligenza Artificiale

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. C. Sansone

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Esercitazione

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Elaborato relativo all'esame di intelligenza artificiale del professor Carlo Sansone. L'obiettivo dell'elaborato è la realizzazione di una rete LVQ in grado di classificare correttamente i campioni contenuti in un dataset fornito dal docente. Completo in ogni parte

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Informatica

Esame Informatica

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. C. Sansone

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunto

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Appunti che descrivono il funzionamento della programmazione C/C++ e basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni del prof. Sansone dell’università degli Studi di Napoli Federico II - Unina, facoltà di Ingegneria. Scarica il file in formato PDF!

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Riassunto esame Geografia fisica, Prof. Sansone Carlo, libro consigliato Il globo terrestre e la sua evoluzione, Elvidio Lupia Palmieri, Maurizio Parotto

Esame Geografia fisica

Facoltà Scienze matematiche fisiche e naturali

Dal corso del Prof. C. Sansone

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunti esame

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Riassunto per l'esame di Geografia fisica, basato sul corso e sullo studio autonomo del libro consigliato da Prof. Sansone Carlo: Il globo terrestre e la sua evoluzione, Elvidio Lupia Palmieri, Maurizio Parotto. Università degli studi di Napoli Federico II - Unina, facoltà di Scienze matematiche fisiche e naturali. Scarica il file in PDF!

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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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