Presentazione di PowerPoint

Laurea Magistrale
in
Modelli Decisionali
Metodi e Applicazioni
A.A. 2007/2008
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Obiettivo
Formare una figura professionale di informatico in grado di comprendere e
gestire lo sviluppo di progetti ,
la progettazione e l’applicazione di
strumenti informatici evoluti in diversi settori applicativi
Padroneggiare le metodologie di base quali :
modelli per l’analisi dei dati
modelli di ottimizzazione e di simulazione
modelli per il ragionamento probabilistico
e applicarle alla modellazione e soluzione di rilevanti problemi applicativi:
finanza
gestione
commercio elettronico
life sciences
web mining
ambient intelligence
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Struttura
 Primo anno volto all’acquisizione delle metodologie
 Secondo anno volto all’integrazione delle competenze
informatiche con competenze specifiche di settore (anche
provenienti dal mondo aziendale ed industriale)
Strumenti fondamentali del processo formativo saranno le
esercitazioni di laboratorio
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Sbocchi Professionali
Aziende sia industriali che di servizio per lo sviluppo e
la gestione di sistemi :
• sistemi di supporto alle decisioni ( Risk management)
• sistemi di supporto ai servizi (Business Intelligence e Customer
Relationship Management)
• sistemi basati su Web per la gestione della catena logistica e produttiva ed
il commercio elettronico.
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Insegnamenti caratterizzanti
L’ Area Tematica Modelli e Sistemi decisionali in Informatica si caratterizza
attraverso nei seguenti insegnamenti:
1. Modelli e analisi dei dati (12 CFU)
•
Modelli e analisi dei dati 1 (4 CFU)
•
Modelli e analisi dei dati 2 (4 CFU)
•
Laboratorio di Modelli e analisi dei dati (4 CFU)
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Modelli e Analisi dei Dati
1.
Modelli e analisi dei dati 1
1. Apprendimento statistico
2. Reti Bayesiane
3. Dati sequenziali
2.
Modelli e analisi dei dati
1. metodi di ottimizzazione
2.. Supply Chain Management (S.C.M.)
3. metodi computazionali per ambient intelligence
3.
Laboratorio di Modelli e Analisi dei Dati
1. Laboratorio di Integrazione
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Insegnamenti a scelta
Specifiche caratterizzazioni del percorso formativo possono essere ottenute
mediante gli insegnamenti a scelta suddivisi in due gruppi:
1.
2.
3.
Datawarehouse
Text Mining
Complementi di Intelligenza Artificiale
1.
2.
3.
4.
5.
Bioinformatica
Information Retrieval
Soft Computing
Visione Artificiale
Compl. di Rappr. della conoscenza
Per un totale di 8 CFU
Per un totale di 16 CFU
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Per informazioni:
Prof. Francesco Archetti [email protected]
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