Offerta formativa | Corso di Laurea Magistrale in Intelligenza Artificiale

Anno di corso

Secondo Anno - Secondo Semestre

Dipartimento di Afferenza

Ingegneria dell'Informazione

Tipo insegnamento

Attività formativa monodisciplinare

Settore Scientifico disciplinare

ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI

Crediti Formativi

6

Ore Didattica

48

Periodo didattico

27/02/2023 ⇒ 09/06/2023

Frequenza Obbligatoria

No

Tipo Valutazione

Voto Finale

Programma del corso

mostra

Docenza

Lingua Insegnamento

Italiano

Libri di testo consigliati (Cerca nel catalogo della biblioteca)

William L. Hamilton. Graph Representation Learning. McGill University.

Lingfei Wu, Peng Cui, Jian Pei, Liang Zhao. Graph Neural Networks: Foundations, Frontiers, and Applications. Springer.

Metodi Didattici

Lezioni in aula ed esercitazioni. Gli studenti possono abbinare un laboratorio all'approfondimento di tematiche presentate a lezione.

Modalità di verifica apprendimento

Orale

Programma del corso

Introduzione a geometric learning
Graph neural Networks
Rappresentazione di forma, nuvole di punti e mesh
Analisi di forma: approcci classici e basati su NN

B031294 - GEOMETRIC LEARNING

Anno Accademico 2022-23

Lingua Insegnamento

Libri di testo consigliati (Cerca nel catalogo della biblioteca)

Metodi Didattici

Modalità di verifica apprendimento

Programma del corso

Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile