Scheda programma d'esame
BIOINSPIRED COMPUTATIONAL METHODS
BEATRICE LAZZERINI
Academic year2019/20
CourseBIONICS ENGINEERING
Code705II
Credits12
PeriodSemester 1 & 2
LanguageEnglish

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
NEURAL AND FUZZY COMPUTATIONING-INF/05LEZIONI60
Docente non assegnato
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

BIOLOGICAL DATA MINING

Gli studenti che completeranno con successo l'insegnamento avranno una solida conoscenza delle principali tecniche per pre-processare i dati, frequent pattern mining, classificazione, predizione, clustering, e outlier detection. Questa conoscenza permetterà loro di affrontare ogni tipo di problema inerente il data mining e di identificare la tecnica più adatta per risolverlo.

NEURAL AND FUZZY COMPUTATION

Al termine del corso lo studente avrà acquisito conoscenze in merito ai concetti fondamentali delle tecniche computazionali ispirate alla natura, come le reti neurali artificiali, i sistemi fuzzy e gli algoritmi genetici, e alla loro applicazione in una vasta gamma di aree applicative.

Knowledge

BIOLOGICAL DATA MINING

The students who successfully complete the course will have a solid knowledge of the main techniques used in data preprocessing, data warehouse, frequent pattern mining, classification, prediction, clustering and outlier detection. This knowledge will allow them to tackle each type of data mining problem and to identify the most suitable technique for solving it.

NEURAL AND FUZZY COMPUTATION

At the end of the course the student will acquire knowledge about the basic concepts of nature-inspired computational techniques, such as artificial neural networks, fuzzy systems and genetic algorithms, and their application to a wide variety of application areas.

Modalità di verifica delle conoscenze

BIOLOGICAL DATA MINING

Durante la verifica delle conoscenze, gli studenti devono dimostrare di aver appreso le diverse tecniche insegnate durante lo svolgimento del corso e devono essere capaci di identificare la soluzione più adatta per problemi di data mining specifici. 

I metodi sono:

  • esame orale
  • report e presentazione del progetto

Ulteriori informazioni: allo studente è richiesto di sviluppare un progetto in cui vengono utilizzate tecniche di data mining. I risultati del progetto vengono discussi durante una presentazione.

NEURAL AND FUZZY COMPUTATION

La verifica delle conoscenze sarà oggetto della valutazione del progetto di laboratorio e di un esame orale al termine del corso. Nel progetto di laboratorio lo studente dovrà progettare e realizzare un sistema intelligente per risolvere un problema particolare. Durante l'esame orale lo studente deve dimostrare la conoscenza dei concetti di base sui sistemi intelligenti e la capacità di sviluppare tali sistemi.

Assessment criteria of knowledge

BIOLOGICAL DATA MINING

During the oral exam the student must be able to demonstrate his/her knowledge of the course material and be able to identify the most suitable solutions for specific data mining problems.

Methods:

  • Final oral exam
  • Written report and presentation of the project

Further information:
The student is requested to develop an application employing some data mining technique. The results of the project are described in a report and discussed during the presentation of the project. 

NEURAL AND FUZZY COMPUTATION

The assessment of the knowledge will be the subject of the evaluation of the laboratory project and of an oral exam at the end of the course. In the lab project the student will have to design and implement an intelligent system to solve a particular problem. During the oral exam the student must demonstrate knowledge of the basic concepts about intelligent systems and the ability to develop intelligent systems.

Capacità

BIOLOGICAL DATA MINING

Al termine del corso, 

  • lo studente saprà affrontare i più comuni problemi di data mining, trovando le soluzioni più idonee per risolverli
  • lo studente saprà valutare e confrontare più soluzioni e scegliere la più adatta

NEURAL AND FUZZY COMPUTATION

Al termine del corso, lo studente sarà in grado di sviluppare ed utilizzare sistemi intelligenti per affrontare problemi non facilmente risolvibili con approcci tradizionali.

Skills

BIOLOGICAL DATA MINING

At the end of the course,

  • the student will be able to tackle the most common problems in data mining, searching for the most suitable solution
  • the student will be able to evaluate and compare several possible solutions and to select the most effective

NEURAL AND FUZZY COMPUTATION

At the end of the course, the student will be able to develop and use intelligent systems to tackle problems not easily solved by traditional approaches to computing.

Modalità di verifica delle capacità

BIOLOGICAL DATA MINING

Lo studente dovrà preparare e presentare una relazione scritta che riporti i risultati dell'attività di progetto

NEURAL AND FUZZY COMPUTATION

Durante l'attività di laboratorio sarà sviluppato un progetto. Al termine del corso, lo studente dovrà preparare e presentare una relazione scritta che descriva le scelte fatte nel progetto e i risultati ottenuti.

Assessment criteria of skills

BIOLOGICAL DATA MINING

The student will have to prepare and present a report, which describes the development of the project and the obtained results

NEURAL AND FUZZY COMPUTATION

A project will be developed during the laboratory activity. At the end of the course, the student will have to prepare and present a written report describing the choices made in the project and the results achieved.

Comportamenti

BIOLOGICAL DATA MINING

Lo studente potrà acquisire un metodo per affrontare problemi di data mining e per selezionare le migliori soluzioni da adottare

NEURAL AND FUZZY COMPUTATION

Lo studente potrà acquisire e sviluppare sensibilità alle problematiche coinvolte nella gestione e nell’analisi di dati sperimentali (ad esempio, dati eterogenei, dati mancanti, dati imprecisi e vaghi, ecc.).

Behaviors

BIOLOGICAL DATA MINING

The student will acquire a method to deal with data mining problems and to select the most effective solution to be adopted

NEURAL AND FUZZY COMPUTATION

The student can acquire and develop sensitivity to the issues involved in the management and analysis of experimental data (for example, eterogeneous data, missing data, inaccurate and vague data, etc.).

Modalità di verifica dei comportamenti

BIOLOGICAL DATA MINING

Durante le sessioni di laboratorio saranno valutati il grado di accuratezza e precisione delle attività svolte dallo studente

Durante lo sviluppo del progetto saranno verificate le modalità di gestione e organizzazione delle fasi progettuali

NEURAL AND FUZZY COMPUTATION

Durante la discussione del progetto saranno valutate la sensibilità ai problemi affrontati e l’accuratezza ed efficienza delle soluzioni proposte.

Assessment criteria of behaviors

BIOLOGICAL DATA MINING

During the laboratory sessions the degree of accuracy and precision of the activities carried out by the student will be evaluated


During the development of the project, the procedures for managing and organizing the project phases will be verified

NEURAL AND FUZZY COMPUTATION

During the discussion of the project, the sensitivity to the problems faced and the accuracy and efficiency of the proposed solutions will be evaluated.

Prerequisiti (conoscenze iniziali)

BIOLOGICAL DATA MINING

Conoscenze di base di matematica

Conoscenze di linguaggi di programmazione (preferibilmente Java)

NEURAL AND FUZZY COMPUTATION

Nessuno

Prerequisites

BIOLOGICAL DATA MINING

Basic knowledge of mathematics

Knowledge of programming languages (preferably Java)

NEURAL AND FUZZY COMPUTATION

None

Indicazioni metodologiche

BIOLOGICAL DATA MINING

Le lezioni verranno svolte frontalmente con l'ausilio di lucidi

Le esercitazioni verranno svolte in laboratorio con l'ausilio di lucidi

Durante il corso, verrà sviluppato dallo studente un progetto che costituirà parte della valutazione finale

L'intero corso è tenuto in Inglese

NEURAL AND FUZZY COMPUTATION

Lezioni frontali con ausilio di lucidi.

Frequenza: Consigliata.

Attività di apprendimento:

  • lezioni
  • studio individuale
  • lavoro di gruppo
  • attività di laboratorio

Metodi di insegnamento:

  • lezioni
  • laboratorio

 

Teaching methods

BIOLOGICAL DATA MINING

Delivery: face to face

Learning activities:

  • attending lectures
  • individual study
  • Laboratory work
  • Practical

Attendance: Advised

Teaching methods:

  • Lectures
  • Seminar
  • Task-based learning/problem-based learning/inquiry-based learning
  • laboratory
  • project work

NEURAL AND FUZZY COMPUTATION

Delivery: face to face with slides.

Attendance: Advised.

Learning activities:

  • attending lectures
  • individual study
  • group work
  • laboratory work

 Teaching methods:

  • lectures
  • laboratory
Programma (contenuti dell'insegnamento)

BIOLOGICAL DATA MINING

Data Preprocessing: data cleaning, integration, reduction, transformation and discretization.

Frequent pattern mining: basic concepts, A-priori algorithm, Pattern-Growth approach, vertical data format, pattern evaluation methods, constraint-based frequent pattern mining, colossal pattern.

Classification: basic concepts, decision tree induction, Bayes classification methods, rule-based classification, lazy learners, techniques for improving accuracy, model evaluation and selection.

Clustering: basic concepts, partitioning methods, hierarchical methods, density-based methods, grid-based methods, model evaluation and selection, clustering with constraints.

Outlier detection: statistical, proximity-based, clustering-based and classification-based approaches.

Sequential Pattern Mining: basic concepts, AprioriAll, AprioriSome, AprioriDynamicSome

Graph Mining: basic concept, geodesic distance, SimRank, Density-based approaches to graph clustering.

Distributed frameworks: basic concepts, Hadoop, MapReduce paradigm, Spark, some examples of data mining algorithms implemented by using MapReduce

NEURAL AND FUZZY COMPUTATION

Concetti fondamentali delle reti neurali artificiali. Perceptron. Multilayer Perceptron. Error backpropagation. Reti neurali RBF. Reti neurali competitive. Mappe auto-organizzanti (SOM). Fuzzy sets e Fuzzy Logic. Regole fuzzy. Ragionamento approssimato. Sistemi basati su regole fuzzy. Tipi di regole fuzzy. Adaptive-network-based fuzzy inference systems (ANFIS). Algoritmi genetici: selezione, crossover, mutazione. Sistemi intelligenti ibridi. Risoluzione di problemi con sistemi intelligenti: regressione, classificazione, clustering, previsione, supporto decisionale, data mining, data fusion.

Syllabus

BIOLOGICAL DATA MINING

Data Preprocessing: data cleaning, integration, reduction, transformation and discretization.

Frequent pattern mining: basic concepts, A-priori algorithm, Pattern-Growth approach, vertical data format, pattern evaluation methods, constraint-based frequent pattern mining, colossal pattern.

Classification: basic concepts, decision tree induction, Bayes classification methods, rule-based classification, lazy learners, techniques for improving accuracy, model evaluation and selection.

Clustering: basic concepts, partitioning methods, hierarchical methods, density-based methods, grid-based methods, model evaluation and selection, clustering with constraints.

Outlier detection: statistical, proximity-based, clustering-based and classification-based approaches.

Sequential Pattern Mining: basic concepts, AprioriAll, AprioriSome, AprioriDynamicSome

Graph Mining: basic concept, geodesic distance, SimRank, Density-based approaches to graph clustering.

Distributed frameworks: basic concepts, Hadoop, MapReduce paradigm, Spark, some examples of data mining algorithms implemented by using MapReduce

NEURAL AND FUZZY COMPUTATION

Basic concepts of artificial neural networks. Perceptron. Multilayer Perceptron. Error backpropagation. Radial-Basis Function (RBF) networks. Competitive neural networks. Self-organizing maps (SOM). Fuzzy sets and Fuzzy Logic. Fuzzy rules. Approximate reasoning. Fuzzy rule-based systems. Types of fuzzy rules. Adaptive-network-based fuzzy inference systems (ANFIS). Genetic algorithms: selection, crossover, mutation. Hybrid intelligent systems. Problem solving with intelligent systems: regression, classification, clustering, forecasting, decision support, data mining, data fusion.

Bibliografia e materiale didattico

BIOLOGICAL DATA MINING

Slides

Libro: J. Han and M. Kamber. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann, 3rd ed., 2011 Papers on the different algorithms described during the course Slides of the lectures

Articoli forniti dal docente

NEURAL AND FUZZY COMPUTATION

Il docente fornirà slides e dispense.

Bibliography

BIOLOGICAL DATA MINING

Slides

Recommended book: J. Han and M. Kamber. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann, 3rd ed., 2011 Papers on the different algorithms described during the course Slides of the lectures

Papers provided by the teacher

NEURAL AND FUZZY COMPUTATION

The teacher will provide lecture slides and handouts.

Modalità d'esame

BIOLOGICAL DATA MINING

L'esame è composto dalla discussione del progetto e una prova orale.

La discussione del progetto viene tipicamente tenuta qualche giorno prima dell'esame orale. Il candidato deve presentare come il progetto è stato sviluppato, motivare le sue scelte progettuali e discutere i risultati ottenuti. Il progetto viene valutato positivamente se il candidato mostra di aver seguito un approccio corretto e di aver valutato in modo critico le possibili soluzioni, scegliendo la più appropriata 

La prova orale consiste in un colloquio tra il candidato e il docente su alcune domande che sono assegnate in forma scritta al candidato.
La prova orale è superata  se il candidato mostra padronanza degli argomenti trattati, si esprime in modo chiaro e con terminologia corretta, mostra capacità di analisi e sintesi.

NEURAL AND FUZZY COMPUTATION

Esame orale e sviluppo di un progetto in laboratorio.

L’esame è composto dalla presentazione del progetto pratico e da una prova orale. La prova orale consiste in un colloquio tra il candidato e il docente. Durante il colloquio saranno poste domande inerenti le diverse sezioni nelle quali è diviso il corso: reti neurali, logica fuzzy, algoritmi genetici, e loro applicazioni. Il colloquio non avrà esito positivo se il candidato darà prova di non essere in grado di esprimersi in modo chiaro e di usare la terminologia corretta ovvero se il candidato mostrerà ripetutamente l'incapacità di mettere in relazione parti del programma e nozioni che deve usare in modo congiunto per rispondere in modo corretto ad una domanda.

Per sostenere l’orale è necessario aver ottenuto una valutazione positiva sul progetto pratico.

 

Assessment methods

BIOLOGICAL DATA MINING

The assessment method consists of a presentation of the project and an oral exam.

The presentation of the project will be hold some days before the oral exam. The candidate has to present how the project has been developed, to justify the design choices and critically discuss the obtained results. The project is positively evaluated if the candidate shows to have followed a correct approach and to have critically evaluated the possible solutions, choosing the most appropriate

The oral exam consists of a conversation between the candidate and the teacher on some questions that are assigned in writing to the candidate.
The oral exam is over if the candidate shows mastery of the topics covered, is expressed clearly and with correct terminology, shows the ability of analysis and synthesis.

NEURAL AND FUZZY COMPUTATION

Oral exam and lab project.

The exam consists of the presentation of the practical project and an oral test. The oral test consists of a conversation between the candidate and the teacher. During the conversation questions will be asked about the different sections in which the course is divided: neural networks, fuzzy logic, genetic algorithms, and their applications. The conversation will not be successful if the candidate will prove to be unable to express himself/herself clearly and to use the correct terminology, or if the candidate repeatedly shows the inability to relate parts of the program and the notions he/she must use in a joint way to answer correctly a question.

A positive evaluation of the practical project is needed to take the oral exam.

Updated: 02/08/2019 09:34