-esame : Elaborazione di Segnali Multimediali - 9 CFU - Prof. Luisa Verdoliva
-tempo per prepararlo: Tempo del corso + 1 Settimana
-libri e appunti utilizzati: Appunti presi in aula e pdf della prof pubblicati su Teams
-traccia e/o domande ricevute all'esame: L'esame prevede, per chi segue il corso, un progetto di Deep Learning (max. 3 persone) su un argomento a scelta, da consegnare entro la fine del corso, e una prova orale che si divide in 2 parti: la prima con Cozzolino, dove vi darà una traccia di un esercizio da svolgere simile alle esercitazioni in Python fatte durante il corso e la seconda parte con Verdoliva, durante la quale può chiedervi qualsiasi cosa. All'orale mi è stato chiesto un esercizio sul filtraggio spaziale da parte di Cozzolino, mentre la prof Verdoliva mi ha chiesto i filtri di Sharpening, Segmentazione Edge-Based, DCT e algoritmo JPEG.
- eventuali difficoltà riscontrate e/o osservazioni personali: Il corso si è rivelato molto interessante e tenuto molto bene. La prof Verdoliva spiega benissimo e all'esame è molto tranquilla. E' uno dei pochi corsi dove si tocca con mano il deep learning e ci si può davvero divertire col progetto. Il consiglio è quello di seguire il corso giorno per giorno, riguardando gli appunti presi a fine lezione. La teoria non è tantissima ma non è immediata da comprendere, la parte di laboratorio con Cozzolino è abbastanza ostica a causa delle numerose linee di codice da imparare. Per quanto riguarda il progetto, per qualunque chiarimento si può chiedere a Cozzolino a ricevimento o direttamente alla prof a fine lezione, non si viene abbandonati a se stessi ma si viene seguiti costantemente. E' importante notare che il progetto viene conservato fino alla sessione di Luglio. Consiglio inoltre di seguire il corso per evitare di sostenere lo scritto: per chi non segue, il progetto è sostituito da uno scritto in Python da 3 ore, molto complesso.
-tempo per prepararlo: Tempo del corso + 1 Settimana
-libri e appunti utilizzati: Appunti presi in aula e pdf della prof pubblicati su Teams
-traccia e/o domande ricevute all'esame: L'esame prevede, per chi segue il corso, un progetto di Deep Learning (max. 3 persone) su un argomento a scelta, da consegnare entro la fine del corso, e una prova orale che si divide in 2 parti: la prima con Cozzolino, dove vi darà una traccia di un esercizio da svolgere simile alle esercitazioni in Python fatte durante il corso e la seconda parte con Verdoliva, durante la quale può chiedervi qualsiasi cosa. All'orale mi è stato chiesto un esercizio sul filtraggio spaziale da parte di Cozzolino, mentre la prof Verdoliva mi ha chiesto i filtri di Sharpening, Segmentazione Edge-Based, DCT e algoritmo JPEG.
- eventuali difficoltà riscontrate e/o osservazioni personali: Il corso si è rivelato molto interessante e tenuto molto bene. La prof Verdoliva spiega benissimo e all'esame è molto tranquilla. E' uno dei pochi corsi dove si tocca con mano il deep learning e ci si può davvero divertire col progetto. Il consiglio è quello di seguire il corso giorno per giorno, riguardando gli appunti presi a fine lezione. La teoria non è tantissima ma non è immediata da comprendere, la parte di laboratorio con Cozzolino è abbastanza ostica a causa delle numerose linee di codice da imparare. Per quanto riguarda il progetto, per qualunque chiarimento si può chiedere a Cozzolino a ricevimento o direttamente alla prof a fine lezione, non si viene abbandonati a se stessi ma si viene seguiti costantemente. E' importante notare che il progetto viene conservato fino alla sessione di Luglio. Consiglio inoltre di seguire il corso per evitare di sostenere lo scritto: per chi non segue, il progetto è sostituito da uno scritto in Python da 3 ore, molto complesso.