Reti logiche e reti neurali
L'iscrizione al Corso Singolo può essere effettuata anche senza iscriversi ad un Corso di Laurea specifico
Non è un Corso di Laurea o un Master
Aperto a tutti
On Demand
Iscrizioni Aperte
Nessun Test d'Ingresso
Domande Frequenti sui Corsi Unimarconi
Un corso singolo è un insegnamento universitario che può essere seguito senza essere iscritti a un intero corso di laurea. Al termine, è possibile sostenere l’esame e ottenere un attestato con il relativo numero di CFU.
Chiunque sia in possesso di un diploma di scuola superiore può iscriversi. I corsi singoli sono ideali per chi vuole integrare la propria formazione, acquisire crediti per concorsi, o valutare un possibile percorso universitario.
Sì, al superamento dell’esame viene rilasciata una certificazione con i crediti formativi universitari (CFU) acquisiti, riconosciuti dal MUR e utilizzabili secondo la normativa vigente.
È possibile iscriversi ai Corsi dell’Università Marconi tramite un Infopoint autorizzato dell’Università Guglielmo Marconi. L’Infopoint fornisce ASSISTENZA GRATUITA nella scelta del corso e nella compilazione della domanda.
🔌 Reti Logiche e Reti Neurali – Tra hardware e intelligenza artificiale
❓ Cosa unisce circuiti digitali e apprendimento automatico?
Il corso di Reti Logiche e Reti Neurali ti guida in un doppio percorso formativo: da un lato le basi dell’elettronica digitale con reti logiche e circuiti combinatori, dall’altro l’introduzione al mondo affascinante delle reti neurali artificiali, oggi fondamentali per l’intelligenza artificiale. Un modulo teorico-pratico per imparare a progettare, ottimizzare e applicare soluzioni tecnologiche avanzate.
🎯 Obiettivi formativi
Al termine del corso, sarai in grado di:
🧠 Comprendere l’architettura e il funzionamento delle reti logiche e neurali
🔁 Applicare le tecniche di ottimizzazione per reti combinatorie e sequenziali
🔍 Analizzare e progettare macchine a stati finiti
🧮 Sviluppare reti neurali per pattern recognition e approssimazione di funzioni
🧰 Utilizzare un linguaggio tecnico rigoroso per descrivere algoritmi e architetture
🚀 Acquisire una visione multidisciplinare per affrontare nuove sfide digitali
📚 Programma del corso
🔧 Modulo I – Reti logiche
- Algebra di Boole e di commutazione
- Porte logiche e reti combinatorie
- Mappe di Karnaugh per l’ottimizzazione
- Circuiti combinatori e bistabili
- Macchine a stati finiti e sintesi
- Metodologie di progettazione digitale
🧬 Modulo II – Reti neurali
- Modello del neurone artificiale
- Architetture di rete (statiche e dinamiche)
- Percettrone e regole di apprendimento
- Tecniche di pattern recognition
- Casi studio su classificazione e regressione
📋 Prerequisiti consigliati
🔑 Aver superato l’esame di Fondamenti di Informatica
🧠 Familiarità con concetti base di elettronica digitale e programmazione
🧑🏫 Modalità didattiche
📺 Didattica erogativa
- Videolezioni teoriche e pratiche
- Dispense PDF e materiali di approfondimento
- Casi applicativi e simulazioni reali
💬 Didattica interattiva
- FAQ, e-tivity e esercitazioni
- Aule virtuali con test e discussione guidata
- Correzione live degli esercizi svolti dagli studenti
- Confronto e feedback costante su risultati e strategie risolutive
📝 Verifica dell’apprendimento
🧾 Esame finale scritto (max 90 minuti)
- Domande a risposta aperta su reti logiche e neurali
- Analisi di casi applicativi, sintesi di circuiti, descrizione di reti neurali
- La valutazione (in trentesimi) tiene conto di:
✔ Completezza e correttezza teorica
✔ Capacità di applicazione concreta
✔ Chiarezza espositiva e proprietà di linguaggio
📌 Per ottenere 30/30 e lode, lo studente dovrà dimostrare una padronanza avanzata di tutti i temi, proporre soluzioni originali e motivare le scelte con rigore tecnico.
📘 Testi di riferimento
🟦 Obbligatori:
- C. Bolchini, C. Brandolese, F. Salice, D. Sciuto – Reti Logiche, Apogeo Education – Maggioli
- M. T. Hagan et al. – Neural Network Design (2ª ed.), ISBN 0971732116
- M. Gupta, L. Jin, N. Homma – Static and Dynamic Neural Networks, Wiley-IEEE Press
📘 Tutti i materiali didattici sono disponibili anche in piattaforma.
🎯 A chi è rivolto questo corso?
✅ Studenti di Ingegneria Informatica, Elettronica e Automazione
✅ Chi vuole acquisire competenze spendibili nel campo dell’AI e dell’hardware design
✅ Chi cerca un ponte tra sistemi logici tradizionali e modelli intelligenti adattivi