ADVANCED ALGORITHMS

Obiettivi formativi

Obiettivi generali: Questo corso propone lo studio di algoritmi evoluti e di strutture dati avanzate per risolvere problemi complessi. Obiettivi specifici: Applicare conoscenza e comprensione: Al termine del corso lo studente avrà gli strumenti per individuare il nucleo matematico del problema da affrontare, e per identificare la tecnica più appropriata per la soluzione dello stesso. Capacità critiche e di giudizio Gli studenti saranno in grado di determinare quali approcci siano più adatti per risolvere problemi algoritmici. Capacità comunicative: Lo studente sarà in grado di presentare idee algoritmiche, e di spiegare le caratteristiche dei problema da risolvere. Capacità di apprendimento: Lo studente avrà acquisito la capacità di pensare in modo algoritmico.

Canale 1
FLAVIO CHIERICHETTI Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma
Il corso presenterà tecniche algoritmiche avanzate. Algoritmi di Ottimizzazione: - algoritmi basati su tecnica greedy (10 ore) - algoritmi basati su LP (10 ore) - algoritmi basati su SDP (5 ore) - Ottimizzazione Submodulare (5 ore) Algoritmi per la risoluzione di problemi su grandi quantità di dati: - analisi di Grafi (5 ore) - Clustering (10 ore) - LSH (5 ore) - algoritmi online (10 ore)
Prerequisiti
Gli studenti dovranno essere in grado di comprendere dimostrazioni matematiche, ed avere conoscenze base di algoritmica, probabilità e combinatoria.
Testi di riferimento
Algorithm Design (Kleinberg / Tardos).
Modalità insegnamento
Vi saranno lezioni in presenza.
Frequenza
La presenza non è obbligatoria, ma è fortemente consigliata.
Modalità di esame
Ad ogni esame vi sarà una prova scritta (con domande aperte e chiuse), della durata di circa 2 ore, sugli argomenti svolti nel corso.
Modalità di erogazione
Vi saranno lezioni in presenza.
  • Codice insegnamento1047613
  • Anno accademico2025/2026
  • CorsoComputer Science - Informatica
  • CurriculumCurriculum unico
  • Anno1º anno
  • Semestre2º semestre
  • SSDINF/01
  • CFU6