Opinioni degli studenti

[F9102Q] ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR SCIENCE AND TECHNOLOGY

Anno Accademico : 2022/2023
Nome del Dipartimento : DIPARTIMENTO DI FISICA "GIUSEPPE OCCHIALINI"
Presidente del Consiglio di Coordinamento Didattico del Corso : VINCENZO PIURI
Tipologia del Corso di Studio : Corso di Laurea Magistrale
Numero di questionari : 287

I questionari considerati per questa analisi sono quelli degli studenti che hanno dichiarato di aver frequentato le attività didattiche nell'Anno Accademico di rilevazione.
Complessivamente per il Corso di Studio [F9102Q] ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR SCIENCE AND TECHNOLOGY i questionari raccolti tra studenti frequentanti e non frequentanti sono 415.
Per maggiori informazioni si invita a consultare l'introduzione.

Insegnamenti

Codice Insegnamento Denominazione Insegnamento Numero di questionari
F9102Q001 ADVANCED FOUNDATIONS OF MATHEMATICS FOR AI
F9102Q002 ADVANCED FOUNDATIONS OF STATISTICS FOR AI
F9102Q003 ADVANCED FOUNDATIONS OF PHYSICS FOR AI
F9102Q004 ADVANCED FOUNDATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE
F9102Q007 SYSTEMS FOR INDUSTRY 4.0 AND ENVIRONMENT (IoT)
F9102Q008 ADVANCED DATA MANAGEMENT AND DECISION SUPPORT SYSTEMS
F9102Q009 ADVANCED ARTIFICIAL INTELLIGENCE, MACHINE LEARNING AND DEEP LEARNING
F9102Q012 EMBEDDED SYSTEMS ARCHITECTURES AND DESIGN
F9102Q015 ADVANCED COMPUTATIONAL TECHNIQUES FOR BIG IMAGING AND SIGNAL DATA
F9102Q016 SIGNAL AND IMAGING ACQUISITION AND MODELLING IN HEALTHCARE
F9102Q017 SIGNAL AND IMAGING ACQUISITION AND MODELLING IN ENVIRONMENT
F9102Q022 AI MODELS FOR PHYSICS
F9102Q023 STATISTICAL LEARNING
F9102Q024 QUANTUM SIMULATION
F9102Q029 SENSING AND VISION FOR INDUSTRY AND ENVIRONMENT
F9102Q030 AMBIENT INTELLIGENCE
F9102Q031 MACHINE LEARNING FOR MODELLING