Nuovo Ordinamento - Ingegneria - Università degli Studi di Trento

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FACOLTA’ DI INGEGNERIA Modalità d’esame L’accertamento prevede il superamento di una prova orale. Testi Consigliati · C. Oliver, S. Quegan, Understanding Synthetic Aperture Radar Images, London: Artech House, 1998. · G. Franceschetti, R. Lanari, Synthetic Aperture Radar Processing, London: CRC Press, 1999. · R. J. Doviak, D. S. Zrnic, Doppler Radar and Weather Observations, Academic Press, 1993. · Copia del materiale proiettato a lezione e fornito in laboratorio. Testi per la Consultazione · F. T. Ulaby, M. C. Dobson, Handbook of Radar Scattering Statistics for Terrain, Artech House Inc., 1989. · F. W. Leberl, Radargrammetric Image Processing, Artech House Inc., 1990. · R. O. Nielsen, Sonar Signal Processing (Acoustics Library), Artech House. · H. Sauvageot, Radar Meteorology, Artech House, 1992. 260
PROGRAMMI DI INSEGNAMENTO a.a. 2002/2003 SISTEMI ELETTRONICI ADATTIVI (SEA) Docente: Andrea Boni Tutor: Fabio Rivieccio 2° anno - 2° e 3° Bimestre - 6 crediti Corso di Laurea specialistica in ingegneria delle Telecomunicazioni Dipartimento di Informatica e Telecomunicazioni Via Sommarive, 14 I-38050 Povo (TN), Italy. tel : +39-0461-882080 fax : +39-0461-881977 e-mail : andrea.boni@ing.unitn.it / rivieccio@dibe.unitn.it URL: http://www.ing.unitn.it/~aboni/sea/index.html OBIETTIVI FORMATIVI Il corso si articola in circa 48 ore in aula, nelle quali lezioni teoriche ed esercitazioni sono liberamente alternate a seconda delle necessità. Il corso si propone di fornire le basi per la progettazione di sistemi elettronici digitali per l’elaborazione avanzata dell’informazione, con particolare attenzione allo studio, realizzazione e sperimentazione di sistemi intelligenti basati su algoritmi per l’apprendimento da esempi, ed allo studio e sperimentazione di sistemi a microprocessore general purpose su dispositivi a logica programmabile, con particolare riferimento ai dispositivi della famiglia Xilinx Virtex—II. ARGOMENTI TRATTATI Introduzione: Introduzione al corso: caratterizzazione e definizione di sistema adattivo Parte 1: Introduzione alla teoria statistica dell’apprendimento 1. Formalizzazione della teoria dell’apprendimento (problemi di classificazione e di regressione); la VC-dimension come misura della complessità del modello: concetti fondamentali. 2. Un paradigma di apprendimento: le Support Vector Machines, teoria e algoritmi 3. Metodologie per la selezione del modello (approccio empirico tramite metodologie di validazione statistica e approcci dipendenti dai dati) Parte 2: Architetture digitali e CORES 4. Richiami sui dispositivi a logica programmabile e introduzione al Reconfigurable Computing Paradigm. 5. Schema generale e descrizione della funzionalità dei blocchi di un Intelligent System on Chip (ISoC). 6. Architetture e cores per l’implementazione di sistemi a microprocessore su dispositivi a logica programmabile 7. Architetture e cores per l’implementazione di sistemi di apprendimento da esempi Parte 3: Applicazioni NORME D’ESAME: l’esame consiste nella stesura di un lavoro monografico sulle tematiche sviluppate durante il corso o, alternativamente, in una prova orale. 261
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PROGRAMMI DI INSEGNAMENTO a.a. 2002
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ANALISI MATEMATICA I Docente: prof.
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ANALISI STRUMENTALE E CONTROLLO DEI
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ANTENNE E COMUNICAZIONI MOBILI 1 Do
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- Gestione delle transazioni - Appa
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COSTRUZIONI IDRAULICHE (HC) 3°anno
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DISEGNO CIVILE Docente: arch. Alber
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FISICA GENERALE 2 Docente : R.S. Br
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GESTIONE DELLE RISORSE IDRICHE Doce
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GESTIONE INTEGRATA DEI RIFIUTI (HC)
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INTRODUZIONE ALLE COMUNICAZIONI OTT
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