- Docente: ANNA MARIA THORNTON
E-learning@UnivAQ
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Historia de la gramática española: morfología
El
curso presenta un doble objetivo: por una parte, esbozar una visión de conjunto
de la tradición gramatical española desde el siglo XV hasta el siglo XIX,
destacando las principales ideas gramaticales, convergentes y divergentes, en dicha
tradición; por otra, y partiendo del análisis de cuestiones generales como la
definición de gramática y sus partes,
estudiar las diferentes partes de la oración o clases de palabras descritas en los
capítulos dedicados a la morfología de las gramáticas objeto de estudio,
dedicando especial atención a la más rica y a la que los gramáticos conceden
mayor espacio en sus obras: el verbo.
No faltarán reflexiones en torno a dicha categoría gramatical: definición,
tipología, accidentes, etc. Se pretende, por lo tanto, que las alumnas y
alumnos estudien y conozcan la gramática del español tanto desde una
perspectiva científica como pedagógica.
El corpus que se utilizará durante el curso está compuesto por las principales gramáticas de la lengua española de los siglos indicados anteriormente: desde la Gramática de la lengua castellana (1492) de Nebrija, pasando por las de Jiménez Patón (1614), Gonzalo Correas (1626) y Juan Villar (1651) del siglo XVII, la Gramática de la lengua castellana (1771) de la RAE, hasta llegar a las de Vicente Salvá (1831) y Andrés Bello (1847) en el siglo XIX.
- Docente: JUAN CARLOS BARBERO BERNAL
- Docente: SIMONE GOZZANO
- Docente: GIORGIO LANDO
- Docente: DONATELLA DONATI
- Docente: DONATELLA DONATI
- Docente: GIORGIO LANDO
- Docente: GIORGIO LANDO
- Docente: GIORGIO LANDO
- Docente: DONATELLA DONATI
- Docente: GIORGIO LANDO
- Docente: GIORGIO LANDO
- Docente: MARIO PALUMBO
- Docente: ANGELO DE VITA
- Docente: ANGELO DE VITA
- Docente: ANGELO DE VITA
- Docente: ANGELO DE VITA
- Docente: Antonio OMETTO
- Docente: MICHELE ANATONE
The course will provide fundamentals about theoretical, technical and practical issues in the design and implementation of machine learning systems (classification, clustering, function approximation and prediction problems) based on Computational Intelligence techniques (neural networks, fuzzy logic, evolutionary algorithms), focusing the attention on data and big data analytics that are relevant to atmospheric science and technology applications.
Program in brief
INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING. Data driven modelling. Soft Computing, Computational Intelligence. Basic data driven modelling problems: pattern recognition, clustering, classification, unsupervised modelling, function approximation, prediction. OPTIMIZATION PROBLEMS. Optimization problem building; Optimality conditions. Linear interpolation and regression. Least Squares algorithms. Orthogonal data transforms. Principal Component Analysis. Numerical optimization algorithms: steepest descent and Newton’s method. ESTIMATION. Non parametric estimation techniques. Parametric estimators: Maximum likelihood, Maximum A Posteriori, Bayesian estimation techniques. Complexity and generalization capability (Occam razor, AIC, MDL, BIC). FUZZY LOGIC. Fuzzy inference principle. Fuzzy Rules. CLUSTERING ALGORITHMS. K‐means, Gaussian mixtures. Clustering performance indexes. Hierarchical clustering. Agent based cluster mining. CLASSIFICATION SYSTEMS. Decision surfaces and discriminant functions. Performance and sensitivity measures. Bayesian classifiers. Classification models based on cluster analysis. Decision trees. DISTRIBUTED LEARNING FOR COMPUTATIONAL INTELLIGENCE APPLICATIONS. neural networks, fuzzy logic, evolutionary algorithms; middleware services and agents; grid computing and cloud computing. DEEP LEARNING COMPUTING. Architectures and applications. LABORATORY. Case studies on multispectral data fusion and image processing, object detection, distributed sensor networks, time series prediction, chaotic systems, Big Data Analytics and atmospheric science and technology applications. |
- Docente: ELIO DI CLAUDIO
- Docente: PASQUALE LELIO IAPADRE