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Oggetto:

Machine learning per la fisica medica

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Machine learning for Medical Physics

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Anno accademico 2018/2019

Codice attività didattica
FIS0030
Docenti
Prof. Piero Fariselli (Titolare del corso)
Dott. Matteo Osella (Titolare del corso)
Corso di studio
Scuola di Specializzazione in Fisica Medica
Anno
2° anno
Tipologia
Di base
Crediti/Valenza
2
SSD attività didattica
FIS/07 - fisica applicata (a beni culturali, ambientali, biologia e medicina)
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Obbligatoria
Tipologia esame
Orale
Prerequisiti
Elementi di base della teoria della probabilita'
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Sommario del corso

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Obiettivi formativi

Fornire agli studenti gli elementi di base della teoria dei processi stocastici , con alcune applicazioni biomediche

Oggetto:

Risultati dell'apprendimento attesi

Alla fine del corso gli studenti dovrebbero essere in grado di utilizzare, per problemi specifici,  la teoria dei processi stocastici

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Programma

Processi stocastici: definizioni e proprieta' generali. Catene di Markov. Casi notevoli: random walk e diffusione. Equazioni di nascita e morte. Branching processes. Modelli a compartimenti. Durante il corso per ogni tipo di processo saranno presentate applicazioni biomediche, in particolare nel campo dell'epidemiologia.

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Modalità di insegnamento

Lezione frontale

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Modalità di verifica dell'apprendimento

Gli studenti devono preparare un approfondimento di un argomento del corso, a loro scelta

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Testi consigliati e bibliografia

L. J. Allen: An Introduction to Stochastic Processes
with Applications to Biology

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Ultimo aggiornamento: 03/11/2019 15:15
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