Proposte di Tesi di Tirocinio e di Laurea. AA. 2003/04 (Only in Italian)
Alessio Micheli e Antonina Starita


1. Modelli e metodi di apprendimento automatico per il trattamento di dati strutturati.

    Diverse possibilità di sviluppo (progetto e ricerca)
    Sono disponibili vari riferimenti di letteratura.

Nozioni richieste/apprese:
  • Principi di machine learning. Tecniche di reti neurali e/o altri metodi di apprendimento.
  • Programmazione (C++).
Esperienza acquisita:
  • Tecniche avanzate di reti neurali, metodologie emergenti del machine learning.
  • Capacità di analisi di metodi di apprendimento automatico.
  • Sviluppo di nuovi modelli e/o evoluzione di modelli esistenti.
  • Programmazione di simulatori.
  • Sperimentazione su problemi reali.



2. Implementazione di metodi non-supervisionati basati su Self-Organizing maps per alberi.

    Riferimento TR-03-04: ftp://ftp.di.unipi.it/pub/techreports/TR-03-04.ps.Z

Nozioni richieste/apprese:
  • Programmazione.
  • Conduzione di un progetto di sviluppo software.
  • Metodolgie non-supervisionate.
Esperienza acquisita:
  • Capacità di analisi di metodi di apprendimento automatico, clustering.
  • Programmazione di simulatori.
  • Conduzione di test sperimentali.



3. Applicazioni avanzate di machine learning alla cheminformatics (domini chimici e biologici) per la predizione di proprietà a partire dalla struttura delle molecole.

    Gli obiettivi riguardano problemi scientifici concreti all'interno di progetti di collaborazione interdisciplinare.
(Possono essere forniti riferimenti di letteratura).

Nozioni richieste/apprese:
  • Programmazione.
  • Tecniche di reti neurali, principi di machine learning.
Esperienza acquisita:
  • Capacità di analisi e modellazione di problemi reali.
  • Capacità di analisi di metodi di apprendimento automatico ed evoluzione di modelli esistenti.
  • Metodologie emergenti del machine learning.
  • Conduzione di test sperimentali su problemi reali.
  • Interazione con ricercatori di altre discipline scientifiche.
  • Tecniche avanzate per il trattamento di problemi bio-chimici.



4. Progetti per lo sviluppo di tools di trattamento dei dati strutturati.

Nozioni richieste/apprese:
  • Programmazione in uno dei linguaggi C++, Java, Perl.
  • Progetto di interfacce user-friendly.
  • Tecniche per conversione dati in formati diversi.




Altre informazioni sono disponibili al seguente link: Proposte di Tesi

Contatti: Alessio Micheli, micheli@di.unipi.it  -  Antonina Starita, starita@di.unipi.it