Sistemi avanzati per il riconoscimento (2018/2019)

Codice insegnamento
4S02792
Crediti
6
Coordinatore
Marco Cristani
Settore disciplinare
INF/01 - INFORMATICA
Lingua di erogazione
Italiano
L'insegnamento è organizzato come segue:
Attività Crediti Periodo Docenti Orario
Teoria 5 I semestre Marco Cristani

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Laboratorio 1 I semestre Marco Cristani

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Obiettivi formativi

Il corso si propone di fornire: i) tecniche avanzate di riconoscimento statistico e apprendimento automatico, come classificatori discriminativi e neurali (deep learning); ii) tecniche avanzate per la programmazione di codice professionale per la classificazione in ambiti industriali; iii) conoscenza di problematiche di classificazione del mondo industriale, e tecniche solitamente utilizzate per la loro risoluzione.

Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di essere in grado di: i) capire se un problema di classificazione possa essere risolto al netto delle tecnologie esistenti; ii) capire che tipologia di algoritmo di apprendimento debba essere utilizzato per l'addestramento di un classificatore.

Inoltre dovrà dimostrare di avere capacità di applicare le conoscenze acquisite: i) individuando che tipologia di classificatore o riconoscitore debba essere utilizzato in risposta ad un determinato problema; iii) capendo che strategia di apprendimento automatico debba essere messa in atto in base al numero di dati di addestramento a disposizione; iii) capendo la complessità del problema di riconoscimento in termini computazionali; iv) essendo in grado di scrivere del software professionale che faccia riconoscimento su dati reali eventualmente modificandolo in relazione al problema in esame.

Queste conoscenze consentiranno allo studente di capire che misure di errore e prestazione debbano essere prese in considerazione dato un problema specifico in esame. Inoltre, tali conoscenze consentiranno allo studente di proseguire gli studi in modo autonomo nell’ambito dell’apprendimento automatico o riconoscimento.

Programma

Il corso affornta una serie di argomenti allo stato dell’arte nel campo del riconoscimento. Pertanto, ogni argomento verrà spiegato attraverso articoli e dispense aggiornate allegate alle slide delle lezioni. In ogni caso, è consigliabile avere a disposizione questi testi come base di studio:
- Christopher M. Bishop. 2006. Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics). Springer-Verlag New York, Inc., Secaucus, NJ, USA.
- Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville. Deep learning. MIT Press, 2016.
Argomenti:
- Validazione dei classificatori: misure di accuratezza, matrice di confusione e misure derivate, curve ROC e CMC, average precision, errore quadratico medio, correlazione di etichetta,
- Kernel machines, Support Vector Machines, design di Kernel
- VLFeat per il riconoscimento di oggetti: riconoscimento denso di oggetti attraverso modelli discriminativi multiclasse
- dictionary learning (bag of words)
- Descrittori di forma per il tracking di oggetti: B-spline e
- Deep learning in Tensorflow: Multinomial Logistic Classifier, Neural Networks, Backpropagation, Convolutional Neural Network, Recurrent Neural Networks e Long Short-Term Memory machines

Modalità d'esame

L’esame prevede la discussione con il docente di un elaborato scritto, che propone una soluzione ad un problema industriale di classificazione. Il voto dipenderà dalle capacità di classificazione ottenute dal classificatore (con misure di bontà di classificazione diverse da problema a problema), dai margini di confidenza statistici offerti e dalla motivazione teorica che ha spinto lo studente a scegliere una particolare tecnica di programmazione.