Questo percorso di formazione è pensato per i docenti delle scuole superiori e presuppone la conoscenza delle basi della programmazione e delle nozioni fondamentali di calcolo delle probabilità e statistica. L'obiettivo è presentare i principali concetti utilizzati nella scienza dei dati utilizzando strumenti sviluppati in Python, come SciKit-learn, Pandas, Numpy e altri. L'uso di Python è di particolare interesse, data la sua recente popolarità nella comunità della scienza dei dati.
Gli incontri sono organizzati in modo sufficientemente indipendenti l'uno dagli altri. Il percorso tende ad illustrare cosa sono la scienza e l’analisi dei dati, dal punto di vista del processo e dei risultati che si possono ottenere. Vengono trattate le caratteristiche principali di Python, compresa un’intruduzione veloce sul linguaggio di programmazione stesso. Vengono introdotti anche i principi fondamentali dell'apprendimento automatico, di pattern recognition e dell'intelligenza artificiale, che sono alla base degli algoritmi e delle implementazioni utilizzate negli esempi.
L'analisi di regressione con Python, le tecniche di clustering e gli algoritmi di classificazione sono trattati nella fase finale del percorso. Vengono esplorati anche il clustering gerarchico, gli alberi di decisione e le tecniche di ensemble, oltre alle tecniche di riduzione della dimensionalità e ai sistemi di raccomandazione. L'algoritmo della Support Vector Machine ed il cosidetto “Kernel trick” sono discussi nei limiti del tempo a disposizione.
- Docente: Giancarlo Ruffo
- Docente: Giuliana Franceschinis
- Docente: Attilio Giordana
- Docente: Paola Giannini
- Docente: Giorgio Leonardi
- Docente: Alberto Livio Beccaria
- Docente: Andrea Bobbio
- Docente: Massimo Canonico
- Docente: Lavinia Egidi
- Docente: Giuliana Franceschinis
- Docente: Paola Giannini
- Docente: Attilio Giordana
- Docente: Laura Giordano
- Docente: Marco Guazzone
- Docente: Giovanni Manzini
- Docente: Daniele Theseider Dupre
Laboratorio in cui verrà affrontata la configurazione dell'ambiente di sviluppo per ROS (Robot Operating System) e verrà realizzato un semplice progetto che illustra l'interfacciamento fra Raspberry Pi e Arduino.
- Docente: Giuliana Franceschinis
- Docente: Giorgio Leonardi
- Docente: Alberto Livio Beccaria
L’obiettivo di questo laboratorio, rivolto a studenti del corso di laurea in informatica che si preparano per svolgere lo stage, è d’aiutarli ad attrezzarsi in concreto, per inserirsi in modo più adeguato nel mondo professionale, in coerenza con gli studi e le specializzazioni che caratterizzano il loro corso di laurea.
Si tratta quindi di una forma d’accompagnamento e di preparazione allo stage, che può orientare i giovani studenti a scelte professionali e a impegni soggettivi più focalizzati, per essere autori del proprio futuro professionale.
Il corso articolato in 10 incontri permette di maturare (se la frequenza è assidua) 1 CFU da conteggiare nel monte ore dei CFU per lo stage.
Alcuni "soft skills" che si intendono "allenare" attraverso questo laboratorio sono:
a. Personal assessement,
b. Teamwork,
c. Public speaking,
d. Leadership
inoltre si parlerà di Industria 4.0
- Docente: Giorgio Anselmetti
- Docente: Eusebio Balocco
- Docente: Giuliana Franceschinis
- Docente: Stefania Montani
- Docente: Silvia Veglia
Questo corso raccoglie materiale e discussioni utili per gli studenti che partecipano alle Olimpiadi dell'Informatica o in generale appassionati di programmazione.
- Docente: Giovanni Manzini
Documentazione su corsi di introduzione alla programmazione per scuole superiori (Scratch, Python,..)
- Docente: Giuliana Franceschinis
- Docente: Paola Giannini
- Docente: Giorgio Leonardi