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Docente
  
Periodo
Secondo Semestre 
Modalità d'Erogazione
Convenzionale 
Lingua Insegnamento
INGLESE 



Informazioni aggiuntive

Corso Percorso CFU Durata(h)
[70/91]  INGEGNERIA DELLE TECNOLOGIE PER INTERNET [91/00 - Ord. 2018]  INGEGNERIA DELLE TECNOLOGIE PER INTERNET 5 50
[70/90]  COMPUTER ENGINEERING, CYBERSECURITY AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE [90/00 - Ord. 2018]  PERCORSO COMUNE 5 50

Obiettivi

L’unita didattica si prefigge lo scopo di fornire le conoscenze di base per lo studio di fenomeni aleatori e dei processi stocastici utili, dell’Ingegneria dell’Informazione e delle telecomunicazioni, per la modellazione e gestione del traffico, ed il dimensionamento e l’analisi prestazionale (QoS) di architetture di rete con risorse condivise.

--- Conoscenza e capacità di comprensione
Al termine del corso lo studente avrà acquisito le conoscenze di base della modellazione, analisi e ottimizzazione di sistemi complessi interconnessi, soggetti ad ingressi stocastici e caratterizzati da prestazioni anch’esse aleatorie.

--- Capacità di applicare conoscenza e comprensione
L’impostazione didattica prevede che la formazione teorica sia accompagnata da esempi ed applicazioni (con particolare riferimento alle reti di telecomunicazioni) che sollecitano la partecipazione attiva, l’attitudine propositiva e la capacità di elaborazione autonoma.

--- Autonomia di giudizio
Gli argomenti sono proposti in modo da sviluppare la capacità di valutare criticamente i risultati dell’analisi e della progettazione.

--- Abilità comunicative
Il corso prevede lo svolgimento di una serie di esercitazioni (anche in gruppo) al fine di permettere allo studente l’acquisizione di capacità sia nella discussione critica dei risultati ottenuti, sia dei problemi incontrati.

--- Capacità di apprendere autonomamente
Scopo del corso è anche quello di permettere allo studente di integrare le conoscenze provenienti da altri corsi con quelle acquisite nel corso in oggetto, avendo in questo modo una visione ampia delle problematiche connesse alla progettazione e gestione delle reti di telecomunicazioni.

Prerequisiti

Per poter intraprendere proficuamente lo studio di questa materia lo studente deve aver acquisito da precedenti insegnamenti le seguenti conoscenze, abilità e competenze.

--- Conoscenze
Elementi di base di algebra lineare. Funzioni esponenziali e logaritmiche e loro proprietà. Equazioni differenziali lineari ordinarie. Integrali. Proprietà dei polinomi. Serie geometriche. Trasformata di Laplace.

--- Abilità
Calcolo algebrico, matriciale e differenziale. Studio e rappresentazione di funzioni di una o più variabili. Trasformazioni di variabili.

--- Competenze
Capacità di applicare le metodologie dell'algebra, del calcolo differenziale e dell'analisi di funzioni.

Contenuti

--- Presentazione del corso
Introduzione ai problemi di modellazione stocastica, gestione del traffico, ed al dimensionamento e pianificazione di sistemi con risorse condivise nell’ambito delle telecomunicazioni.

--- Probabilità e processi stocastici
Definizioni e conoscenze di base relative alla probabilità e ai processi stocastici essenziali per la comprensione delle reti di code e dei modelli di traffico per reti.

--- Catene di Markov
Definizioni preliminari. Equazioni di evoluzione. Classificazione degli stati. Distribuzione stazionaria e distribuzione limite. Studio della ergodicità.
Concetto di probabilità di assorbimento e di tempo medio di passaggio. Processi nascita-morte.

--- Teoria delle code e concetti di base del teletraffico
Nozioni fondamentali della teoria delle code. Classificazione e notazione di Kendall. Code deterministiche. Code stocastiche con capacità infinita. Code stocastiche con capacità limitata e problemi di dimensionamento del buffer. Distribuzioni stazionarie e limite. Ergodicità e legge di Little.

--- Reti di code
Reti di code markoviane aperte: equazioni di traffico, teorema di Jackson, legge di Little in grande. Reti di code markoviane chiuse: catene di Markov a tempo continuo equivalente, teorema di Gordon e Newell. Esempi in ambito telecomunicazioni.

--- Modelli Markoviani Nascosti (MMN)
Definizione di un Modelli Markoviano Nascosto. Presentazione e risoluzione dei tre problemi di machine learning canonici basati sui MMN: 1) Calcolo della probabilità che una sequenza dell'uscita si verifichi (vedi Algoritmo di Forward); 2) Calcolo della sequenza di stato più probabile data una sequenza di osservazioni (vedi Algoritmo di Viterbi); 3) Addestramento dei parametri del Modelli Markoviano Nascosto (vedi algoritmo di Baum-Welch).

--- Tool di simulazione
Utilizzo di strumenti di simulazione e analisi per i modelli proposti, prevalentemente MATLAB e MATLAB/SIMULINK (vedi Statistics and Machine Learning Toolbox and SimEvents toolbox).

Metodi Didattici

32 ore, lezione frontale
18 ore, esercitazione in aula

La didattica sarà erogata in presenza. Le lezioni potranno essere integrate con materiali audiovisivi e con lo streaming.

Verifica dell'apprendimento

La valutazione prevede una prova orale finale durante la quale lo studente dovrà dimostrare consapevolezza nell’utilizzo delle tecniche e delle metodologie di base per modellazione di un processo stocastico, e di saperne discutere ed analizzare criticamente la sua evoluzione e proprietà.

Dovrà inoltre dimostrare una adeguata abilità e competenza nel risolvere problemi di allocazione delle risorse in relazione al dimensionamento e alla gestione del traffico, ed al dimensionamento e alla pianificazione di sistemi con risorse condivise, sotto date specifiche sulla qualità del servizio.

Per superare la prova lo studente dovrà dimostrare una appropriata e corretta conoscenza degli strumenti matematici e delle metodologie di analisi e progettazione visti durante il corso, mostrando al contempo, durante la risoluzione di semplici esercizi, autonomia nel formulare giudizi in merito alle proprie scelte progettuali.

Lo studente dovrà inoltre dimostrare una adeguata padronanza linguistica generale e tecnica, nonché una sufficiente capacità di sintesi ed analisi critica.



--- Organizzazione dell’esame
La prova finale consiste in un esame orale. La prova inizia chiedendo al/alla candidato/a di presentare, in inglese, un argomento a piacere tra i principali del corso. Tale presentazione dovrà durare circa 20minuti. Successivamente, 2 esercizi simili a quelli visti durante le esercitazioni in aula gli/le verranno sottoposti. Sulla base della qualità espositiva della presentazione e di come lo studente abbia approcciato la risoluzione degli esercizi, ulteriori approfondimenti su aspetti teorici del corso potranno essere richiesti.

Il punteggio finale, espresso in trentesimi, è attribuito mediante una media pesata delle valutazioni attribuite alla presentazione ed agli esercizi, ed alla consapevolezza e capacità espositiva dimostrata.

La prova orale valuta:
1. La conoscenza degli argomenti trattati durante il corso (30% del voto finale)
2. La capacità di applicare le conoscenze acquisite al fine di risolvere semplici esercizi e problemi di progetto legati agli argomenti del corso (40% del voto finale)
3. L’autonomia di giudizio riguardo alle scelte progettuali (25% del voto finale)
4. La padronanza del linguaggio tecnico (5% del voto finale)

(*) In order to allow the students to self-evaluate their theoretical preparation, at the following link, a series of theoretical questions like those of the exams are listed:
www.unica.it/unica/protected/376378/0/def/ref/MAT364085/
Regarding the exercises, the student can refer to the exercises available on the course webpage.

(**) During the final oral examination, under request, the student is allowed to consult the file available at the next url:
www.unica.it/unica/protected/376377/0/def/ref/MAT364085/
and consisting of a collection of most of the formulas of interest for the course.

Testi

--- Dispense a cura della prof. A. Pilloni, prof. A. Giua e prof. C. Seatzu
--- Libro (disponibili liberamente online): Zukerman, Moshe. “Introduction to queueing theory and stochastic teletraffic models.” arXiv preprint arXiv:1307.2968 (2013).
--- Capitolo 3 ed Appendici B, C e D del libro: Di Febbraro, A., Giua, A. “Sistemi ad Eventi Discreti” MvGraw-Hill, 2002, 88-386-0863-6.

Altre Informazioni

Tutto il materiale proiettato a lezione, compresi i testi degli esercizi e la relativa traccia di soluzione proposta verranno di volta in volta, puntualmente, pubblicate nel sito web del corso.

Nota: Al fine di permettere allo studente di autovalutare la propria preparazione teorica, al seguente link, si riporta una serie di quesiti teorici simili a quelli richiesti all'esame: www.unica.it/unica/protected/376378/0/def/ref/MAT364085/
Relativamente agli esercizi, lo studente può fare riferimento agli esercizi disponibili nella pagina del corso.

Questionario e social

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