Insegnamento tenuto dal Prof. Francesco Verde e rivolto agli studenti del I anno del corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica, I Semestre.
SSD: ING-INF/03 Pagina Ufficiale
CFU: 6,00
|
Inizio delle lezioni: |
24 Settembre 2025 |
|
Orario delle lezioni: |
Mercoledi 11:00-13:00, Aula 3B Venerdi 11:00-13:00, Aula 1B |
|
Ricevimento studenti: |
Su appuntamento |
Info Esame
Tutti gli esami si tengono in presenza. L'esame prevede una sola prova orale con possibili esercizi da svolgere durante il colloquio. Informazioni aggiornate sul corso e il materiale didattico sono disponibili sul canale Teams del corso.
Date prossime sedute d'esame:
| .. Gennaio 2026, ore ..:.. | Orali | Aula .. |
| .. Febbraio 2026, ore ..:.. | Orali | Aula .. |
Per le date che non compaiono sul sito di prenotazione ESSE3, inviare una mail al docente.
...ulteriori date, con cadenza approssimativamente mensile, saranno comunicate qui al più presto...
Programma
L’insegnamento si propone di fornire agli studenti le seguenti nozioni di base:
- progetto e valutazione delle prestazioni dei sistemi di comunicazione digitale, con riferimento sia alla modulazione a singola portante che a quella multiportante;
- definizione e misura dell’informazione, compressione dati (codifica di sorgente), trasmissione affidabile dell’informazione su canali rumorosi (codifica di canale);
- collegamenti tra compressione, apprendimento e teoria dell’informazione.
Prerequisiti:
Familiarità con i fondamenti della Teoria dei segnali e della Teoria della probabilità e dei processi aleatori.
Testi di riferimento:
- T.M. Cover and J.A. Thomas, Elements of Information Theory, John Wiley & Sons, Inc., 1991.
- S. Haykin, Digital Communication Systems, John Wiley & Sons, 2014.
- D. Tse and P. Viswanath, Fundamentals of Wireless Communication, Cambridge University Press, 2005.
- A. Goldsmith, Wireless Communications, Cambridge University Press, 2005.
- K.P. Murphy, Machine Learning: A Probabilistic Perspective, The MIT Press Cambridge, Massachusetts London, England, 2012.
Programma del corso:
|
I PARTE: |
Elementi di Comunicazioni Digitali: Introduzione ai sistemi di comunicazione digitale. Tecniche di modulazione e demodulazione coerente per la trasmissione digitale. Analisi delle prestazioni dei sistemi di comunicazione digitale, con particolare attenzione agli indicatori fondamentali di qualità. Introduzione alla modulazione multiportante. |
|
| II PARTE |
Elementi di Teoria dell’Informazione: Concetto di informazione e sua misura: entropia e relative proprietà. Entropia congiunta e condizionale, divergenza e mutua informazione. Proprietà fondamentali delle principali grandezze informazionali. Codifica dell’alfabeto di sorgente e introduzione alla codifica di sorgente. Codici non singolari, univocamente decifrabili e a prefisso. Codici di Huffman, Shannon e Shannon–Fano–Elias. Limiti informazionali sulla lunghezza media dei codici di sorgente e codifica a blocchi. Caratterizzazione delle sorgenti tramite il tasso entropico e sue interpretazioni. Concetto di tipicità e implicazioni nella compressione dei dati. Codifica aritmetica e codifica di Lempel–Ziv. |
|
| III PARTE: |
Elementi di Machine Learning basato su concetti informazionali: Entropia come misura di incertezza nei dati e nei modelli. Informazione mutua come criterio per la selezione delle caratteristiche e per la progettazione di classificatori. Algoritmi di apprendimento basati su entropia. Approcci di decodifica basati su machine learning ed esempi di sistemi di comunicazione end-to-end modellati come autoencoder. |