Principi e modelli della percezione
A.A. 2018/2019
Learning objectives
Scopo del corso è di fornire gli strumenti metodologici alla base della modellazione computazionale dei fenomeni percettivi di interesse per la comunicazione digitale. Particolare attenzione è dedicata all'analisi e all'integrazione dei livelli di spiegazione psicologica e neurobiologica di fenomeni visivi e uditivi mediante approcci probabilistici e statistici.
Expected learning outcomes
Non definiti
Periodo: Secondo semestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento non può essere seguito come corso singolo. Puoi trovare gli insegnamenti disponibili consultando il catalogo corsi singoli.
Course syllabus and organization
Edizione unica
Responsabile
Periodo
Secondo semestre
STUDENTI FREQUENTANTI
Programma
Il livello di spiegazione psicologico
Il livello di spiegazione neurobiologico
Modelli e simulazioni computazionali nelle scienze cognitive
Percezione uditiva
Percezione visiva
Percezione attiva
Il livello di spiegazione neurobiologico
Modelli e simulazioni computazionali nelle scienze cognitive
Percezione uditiva
Percezione visiva
Percezione attiva
Informazioni sul programma
Informazioni aggiornate e materiale relativo al programma sono disponibili sul sito web del corso
http://boccignone.di.unimi.it/Courses.html
http://boccignone.di.unimi.it/Courses.html
Propedeuticità
E' preferibile aver frequentato/sostenuto gli esami di Statistica e analisi dei dati e di Elaborazione dei segnali o quantomeno possedere salde nozioni delle tematiche trattate in tali corsi.
Prerequisiti
E' preferibile aver frequentato/sostenuto gli esami di Statistica e analisi dei dati e di Elaborazione dei segnali o quantomeno possedere salde nozioni delle tematiche trattate in tali corsi.
L'esame consiste in una prova scritta con domande a risposta aperta sugli argomenti del corso. Le domande comportano sia la risposta a quesiti teorici sia la soluzione di esercizi di tipo applicativo, aventi contenuti e difficolta' analoghi a quelli affrontati durante le lezioni.
Durante la prova non è ammessa la consultazione di testi o appunti.
L'esame consiste in una prova scritta con domande a risposta aperta sugli argomenti del corso. Le domande comportano sia la risposta a quesiti teorici sia la soluzione di esercizi di tipo applicativo, aventi contenuti e difficolta' analoghi a quelli affrontati durante le lezioni.
Durante la prova non è ammessa la consultazione di testi o appunti.
Metodi didattici
Lezioni frontali
Materiale di riferimento
STUDENTI NON FREQUENTANTI
Materiale relativo al programma disponibile sul sito web del corso
http://boccignone.di.unimi.it/Courses.html
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Programma
Il livello di spiegazione psicologico
Il livello di spiegazione neurobiologico
Modelli e simulazioni computazionali nelle scienze cognitive
Percezione uditiva
Percezione visiva
Percezione attiva
Il livello di spiegazione neurobiologico
Modelli e simulazioni computazionali nelle scienze cognitive
Percezione uditiva
Percezione visiva
Percezione attiva
Prerequisiti
E' preferibile aver frequentato/sostenuto gli esami di Statistica e analisi dei dati e di Elaborazione dei segnali o quantomeno possedere salde nozioni delle tematiche trattate in tali corsi.
L'esame consiste in una prova scritta con domande a risposta aperta sugli argomenti del corso. Le domande comportano sia la risposta a quesiti teorici sia la soluzione di esercizi di tipo applicativo, aventi contenuti e difficolta' analoghi a quelli affrontati durante le lezioni.
Durante la prova non è ammessa la consultazione di testi o appunti.
L'esame consiste in una prova scritta con domande a risposta aperta sugli argomenti del corso. Le domande comportano sia la risposta a quesiti teorici sia la soluzione di esercizi di tipo applicativo, aventi contenuti e difficolta' analoghi a quelli affrontati durante le lezioni.
Durante la prova non è ammessa la consultazione di testi o appunti.
Materiale di riferimento
Materiale relativo al programma disponibile sul sito web del corso
http://boccignone.di.unimi.it/Courses.html
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Professor(s)