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DE STEFANO CLAUDIO - Professore Associato

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Afferente a: Dipartimento: Ingegneria Elettrica e dell'Informazione "Maurizio Scarano"

Settore Scientifico Disciplinare: ING-INF/05

Orari di ricevimento: Lunedì dalle 15:00 alle 17:00

Recapiti:
E-Mail: destefano@unicas.it

  • Insegnamento FONDAMENTI DI INFORMATICA (92368)

    Primo anno di Ingegneria industriale CASSINO - via G. Di Biasio 43, 03043 (L-9), Meccanica
    Crediti Formativi Universitari (CFU): 3,00

    Programma:
    Introduzione alla programmazione dei sistemi di elaborazione.
    Il concetto di algoritmo. Il modello di von Neumann. Organizzazione della memoria centrale e della CPU. Tecniche di codifica e rappresentazione dei dati nei registri di memoria. Linguaggi formali. Caratteristiche dei linguaggi ad alto livello. Traduttori: compilatori ed interpreti. Le fasi di codifica, traduzione e verifica di un programma.

    Tipi e strutture dati.
    La tipizzazione dell'informazione. Tipi di dati elementari: dati semplici e dati strutturati. Tipi di dati astratti: definizione dell’insieme dei valori e delle operazioni consentite.

    Costrutti di programmazione e modello di programmazione ad oggetti.
    I costrutti di programmazione: costrutti seriali, selettivi e ciclici. Il concetto di classe di oggetti: interfaccia ed implementazione. Strutture dati dell’oggetto e funzioni membro. Ereditarietà e polimorfismo.

    Strumenti e metodi per la progettazione dei programmi.
    Componenti di un programma: documentazione, dichiarazioni, istruzioni eseguibili. Il concetto di funzione: variabili locali e parametri formali. Modalità di scambio fra parametri formali ed effettivi. Regole di visibilità delle variabili. Organizzazione del codice in più moduli separati. Progettazione modulare dei programmi. Descrizione ed uso delle librerie standard.

    Algoritmi fondamentali e loro uso nello sviluppo dei programmi.
    Gestione di array monodimensionali: ricerca, eliminazione, inserzione, ordinamento, fusione. Gestione di array bidimensionali: ricerca, eliminazione, inserimento, prodotto di matrici. Gestione di liste dinamiche. Esercizi e applicazioni.

    Basi di dati. Proprietà fondamentali delle basi di dati. Modello relazionale dei dati. Il modello Entità-Relazione (ER). Structured Query language (SQL). SQL nei linguaggi di programmazione. Esercizi e applicazioni.

    Testi:
    H. Schildt, “Guida al C++”, McGraw-Hill, 3/ed.
    W. Savitch, Programmazione di base e avanzata con JAVA, 2/Ed., Pearson.
    A. Chianese, V. Moscato, A. Picariello, L. Sansone, “Basi di dati per la gestione dell’informazione”, McGraw-Hill.

    Valutazione:
    Esame finale basato su una prova pratica svolta al calcolatore e su una prova scritta.
    La prova pratica ha lo scopo di valutare la capacità degli studenti di progettare e codificare semplici programmi sulla base di algoritmi noti.
    La prova scritta, che sarà svolta rispondendo ad un insieme di domande di teoria sui diversi argomenti trattati, ha lo scopo di valutare il livello di comprensione degli aspetti concettuali del corso.

  • Insegnamento FONDAMENTI DI INFORMATICA (92368)

    Primo anno di Ingegneria industriale CASSINO - via G. Di Biasio 43, 03043 (L-9), Elettrica
    Crediti Formativi Universitari (CFU): 6,00

    Programma:
    Introduzione alla programmazione dei sistemi di elaborazione.
    Il concetto di algoritmo. Il modello di von Neumann. Organizzazione della memoria centrale e della CPU. Tecniche di codifica e rappresentazione dei dati nei registri di memoria. Linguaggi formali. Caratteristiche dei linguaggi ad alto livello. Traduttori: compilatori ed interpreti. Le fasi di codifica, traduzione e verifica di un programma.

    Tipi e strutture dati.
    La tipizzazione dell'informazione. Tipi di dati elementari: dati semplici e dati strutturati. Tipi di dati astratti: definizione dell’insieme dei valori e delle operazioni consentite.

    Costrutti di programmazione e modello di programmazione ad oggetti.
    I costrutti di programmazione: costrutti seriali, selettivi e ciclici. Il concetto di classe di oggetti: interfaccia ed implementazione. Strutture dati dell’oggetto e funzioni membro. Ereditarietà e polimorfismo.

    Strumenti e metodi per la progettazione dei programmi.
    Componenti di un programma: documentazione, dichiarazioni, istruzioni eseguibili. Il concetto di funzione: variabili locali e parametri formali. Modalità di scambio fra parametri formali ed effettivi. Regole di visibilità delle variabili. Organizzazione del codice in più moduli separati. Progettazione modulare dei programmi. Descrizione ed uso delle librerie standard.

    Algoritmi fondamentali e loro uso nello sviluppo dei programmi.
    Gestione di array monodimensionali: ricerca, eliminazione, inserzione, ordinamento, fusione. Gestione di array bidimensionali: ricerca, eliminazione, inserimento, prodotto di matrici. Gestione di liste dinamiche. Esercizi e applicazioni.

    Basi di dati. Proprietà fondamentali delle basi di dati. Modello relazionale dei dati. Il modello Entità-Relazione (ER). Structured Query language (SQL). SQL nei linguaggi di programmazione. Esercizi e applicazioni.

    Testi:
    H. Schildt, “Guida al C++”, McGraw-Hill, 3/ed.
    W. Savitch, Programmazione di base e avanzata con JAVA, 2/Ed., Pearson.
    A. Chianese, V. Moscato, A. Picariello, L. Sansone, “Basi di dati per la gestione dell’informazione”, McGraw-Hill.

    Valutazione:
    Esame finale basato su una prova pratica svolta al calcolatore e su una prova scritta.
    La prova pratica ha lo scopo di valutare la capacità degli studenti di progettare e codificare semplici programmi sulla base di algoritmi noti.
    La prova scritta, che sarà svolta rispondendo ad un insieme di domande di teoria sui diversi argomenti trattati, ha lo scopo di valutare il livello di comprensione degli aspetti concettuali del corso.

  • Insegnamento FONDAMENTI DI INFORMATICA (92368)

    Primo anno di Ingegneria industriale CASSINO - via G. Di Biasio 43, 03043 (L-9), Meccanica
    Crediti Formativi Universitari (CFU): 6,00

    Programma:
    Introduzione alla programmazione dei sistemi di elaborazione.
    Il concetto di algoritmo. Il modello di von Neumann. Organizzazione della memoria centrale e della CPU. Tecniche di codifica e rappresentazione dei dati nei registri di memoria. Linguaggi formali. Caratteristiche dei linguaggi ad alto livello. Traduttori: compilatori ed interpreti. Le fasi di codifica, traduzione e verifica di un programma.

    Tipi e strutture dati.
    La tipizzazione dell'informazione. Tipi di dati elementari: dati semplici e dati strutturati. Tipi di dati astratti: definizione dell’insieme dei valori e delle operazioni consentite.

    Costrutti di programmazione e modello di programmazione ad oggetti.
    I costrutti di programmazione: costrutti seriali, selettivi e ciclici. Il concetto di classe di oggetti: interfaccia ed implementazione. Strutture dati dell’oggetto e funzioni membro. Ereditarietà e polimorfismo.

    Strumenti e metodi per la progettazione dei programmi.
    Componenti di un programma: documentazione, dichiarazioni, istruzioni eseguibili. Il concetto di funzione: variabili locali e parametri formali. Modalità di scambio fra parametri formali ed effettivi. Regole di visibilità delle variabili. Organizzazione del codice in più moduli separati. Progettazione modulare dei programmi. Descrizione ed uso delle librerie standard.

    Algoritmi fondamentali e loro uso nello sviluppo dei programmi.
    Gestione di array monodimensionali: ricerca, eliminazione, inserzione, ordinamento, fusione. Gestione di array bidimensionali: ricerca, eliminazione, inserimento, prodotto di matrici. Gestione di liste dinamiche. Esercizi e applicazioni.

    Basi di dati. Proprietà fondamentali delle basi di dati. Modello relazionale dei dati. Il modello Entità-Relazione (ER). Structured Query language (SQL). SQL nei linguaggi di programmazione. Esercizi e applicazioni.

    Testi:
    H. Schildt, “Guida al C++”, McGraw-Hill, 3/ed.
    W. Savitch, Programmazione di base e avanzata con JAVA, 2/Ed., Pearson.
    A. Chianese, V. Moscato, A. Picariello, L. Sansone, “Basi di dati per la gestione dell’informazione”, McGraw-Hill.

    Valutazione:
    Esame finale basato su una prova pratica svolta al calcolatore e su una prova scritta.
    La prova pratica ha lo scopo di valutare la capacità degli studenti di progettare e codificare semplici programmi sulla base di algoritmi noti.
    La prova scritta, che sarà svolta rispondendo ad un insieme di domande di teoria sui diversi argomenti trattati, ha lo scopo di valutare il livello di comprensione degli aspetti concettuali del corso.

  • Insegnamento FONDAMENTI DI INFORMATICA (92368)

    Primo anno di Ingegneria industriale CASSINO - via G. Di Biasio 43, 03043 (L-9), Elettrica
    Crediti Formativi Universitari (CFU): 3,00

    Programma:
    Introduzione alla programmazione dei sistemi di elaborazione.
    Il concetto di algoritmo. Il modello di von Neumann. Organizzazione della memoria centrale e della CPU. Tecniche di codifica e rappresentazione dei dati nei registri di memoria. Linguaggi formali. Caratteristiche dei linguaggi ad alto livello. Traduttori: compilatori ed interpreti. Le fasi di codifica, traduzione e verifica di un programma.

    Tipi e strutture dati.
    La tipizzazione dell'informazione. Tipi di dati elementari: dati semplici e dati strutturati. Tipi di dati astratti: definizione dell’insieme dei valori e delle operazioni consentite.

    Costrutti di programmazione e modello di programmazione ad oggetti.
    I costrutti di programmazione: costrutti seriali, selettivi e ciclici. Il concetto di classe di oggetti: interfaccia ed implementazione. Strutture dati dell’oggetto e funzioni membro. Ereditarietà e polimorfismo.

    Strumenti e metodi per la progettazione dei programmi.
    Componenti di un programma: documentazione, dichiarazioni, istruzioni eseguibili. Il concetto di funzione: variabili locali e parametri formali. Modalità di scambio fra parametri formali ed effettivi. Regole di visibilità delle variabili. Organizzazione del codice in più moduli separati. Progettazione modulare dei programmi. Descrizione ed uso delle librerie standard.

    Algoritmi fondamentali e loro uso nello sviluppo dei programmi.
    Gestione di array monodimensionali: ricerca, eliminazione, inserzione, ordinamento, fusione. Gestione di array bidimensionali: ricerca, eliminazione, inserimento, prodotto di matrici. Gestione di liste dinamiche. Esercizi e applicazioni.

    Basi di dati. Proprietà fondamentali delle basi di dati. Modello relazionale dei dati. Il modello Entità-Relazione (ER). Structured Query language (SQL). SQL nei linguaggi di programmazione. Esercizi e applicazioni.

    Testi:
    H. Schildt, “Guida al C++”, McGraw-Hill, 3/ed.
    W. Savitch, Programmazione di base e avanzata con JAVA, 2/Ed., Pearson.
    A. Chianese, V. Moscato, A. Picariello, L. Sansone, “Basi di dati per la gestione dell’informazione”, McGraw-Hill.

    Valutazione:
    Esame finale basato su una prova pratica svolta al calcolatore e su una prova scritta.
    La prova pratica ha lo scopo di valutare la capacità degli studenti di progettare e codificare semplici programmi sulla base di algoritmi noti.
    La prova scritta, che sarà svolta rispondendo ad un insieme di domande di teoria sui diversi argomenti trattati, ha lo scopo di valutare il livello di comprensione degli aspetti concettuali del corso.

  • Insegnamento INTELLIGENZA ARTIFICIALE (30321)

    Secondo anno di Ingegneria Informatica (LM-32), Generale
    Crediti Formativi Universitari (CFU): 9,00

    Obiettivi:
    L’obiettivo del corso è quello di approfondire i concetti principali ed i metodi che stanno alla base della risoluzione di problemi con tecniche “non procedurali”.
    Dopo una presentazione degli aspetti basilari del “problem solving”, il corso presenta i principali linguaggi e gli ambienti di programmazione che consentono lo sviluppo di sistemi basati sulla conoscenza e sui paradigmi neurali ed evolutivi.
    La parte finale del corso è destinata a descrivere le varie applicazioni delle tecniche di Intelligenza Artificiale al "mondo reale" con particolare riferimento ai sistemi intelligenti per la classificazione.

    Programma:
    Soluzione di problemi.
    Introduzione all’Intelligenza Artificiale. Tesi debole e tesi forte dell’Intelligenza Artificiale. I limiti dell’approccio procedurale alla soluzione di problemi. Modelli non procedurali per la soluzione di problemi. Sistemi formali. Coerenza e completezza dei sistemi formali. Rappresentazione di problemi nello spazio degli stati. Riduzione a sottoproblemi. Algoritmi di ricerca non informata. Ricerca in ampiezza e ricerca in profondità. Metodi di ricerca informata. Algoritmo A*. Ricerca euristica.

    Rappresentazione della conoscenza.
    Logica dei predicati. Clausole. Risoluzione. Cenni alla Programmazione logica e al Prolog.

    Rappresentazione di conoscenza incerta.
    Probabilità a priori e condizionata. Regola di Bayes. Reti Bayesiane. Logica fuzzy.

    Reti neurali.
    Architetture di reti neurali. Modalità di apprendimento. Il perceptrone singolo livello. Il perceptrone multi-livello. Delta Rule. Algoritmo di back-propagation. Learning Vector Quantization networks. Probabilistic Neural Networks. Cenni ad altre architetture di rete.

    Algoritmi evolutivi.
    Elementi di base degli algoritmi genetici. Generazione della popolazione iniziale. Funzione obiettivo. Tecniche di selezione degli individui. Operatori di crossover e mutazione. Teorema di Holland. Convergenza del processo evolutivo. Algoritmi genetici fondamentali.

    Apprendimento.
    L’apprendimento automatico. Apprendimento induttivo: alberi di decisione. Apprendimento per rinforzo. Apprendimento e conoscenza. Apprendimento mediante esplorazione. Estrazione delle caratteristiche e rappresentazione. Classificazione. Valutazione dell’affidabilità della classificazione. Tecniche per combinare i risultati di più classificatori.

    Testi:
    Stuart Russell e Peter Norvig. Intelligenza artificiale: un approccio moderno, terza edizione, Pearson, Prentice Hall, 2010.
    N. J. Nilsson. Intelligenza Artificiale, Apogeo 2002.
    Dispense e appunti forniti durante il corso

    Valutazione:
    Esame finale basato su una prova orale e sulla valutazione del progetto svolto durante il corso.
    La prova orale ha lo scopo di valutare il livello di comprensione degli aspetti concettuali del corso, mentre l’analisi del progetto consente di valutare la capacità dello studente di applicare i concetti teorici appresi su problemi reali.

Prenotazione appello

E' possibile prenotarsi ad un appello d'esame, collegandosi al portale studenti.

Elenco appelli d'esame disponibili

  • Denominazione insegnamento: 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - INGEGNERIA MECCANICA 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria meccanica 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria Meccanica 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria industriale 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria industriale 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria industriale CASSINO 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria industriale CASSINO - 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria Elettrica 92368 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria industriale CASSINO - via G. Di Biasio 43, 03043 - (2019/2020)
    Data e ora appello: 15/06/2020, ore 09:30 18/06/2020, ore 09:30
    Luogo: aula inf. 2s4 aula1.1
    Tipo prova: prova scritta prova orale
    Prenotabile: dal 15/10/2019 al 14/06/2020 (prenota l'appello)
  • Denominazione insegnamento: 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - INGEGNERIA MECCANICA 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria meccanica 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria Meccanica 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria industriale 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria industriale 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria industriale CASSINO 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria industriale CASSINO - 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria Elettrica 92368 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria industriale CASSINO - via G. Di Biasio 43, 03043 - (2019/2020)
    Data e ora appello: 15/06/2020, ore 09:30 18/06/2020, ore 09:30
    Luogo: aula inf. 2s4 aula1.1
    Tipo prova: prova scritta prova orale
    Prenotabile: dal 15/10/2019 al 14/06/2020 (prenota l'appello)
  • Denominazione insegnamento: 30321 INTELLIGENZA ARTIFICIALE - Ingegneria Informatica - (2019/2020)
    Data e ora appello: 18/06/2020, ore 09:30
    Luogo: aula 1.1
    Tipo prova: prova orale
    Prenotabile: dal 17/10/2019 al 17/06/2020 (prenota l'appello)
  • Denominazione insegnamento: 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - INGEGNERIA MECCANICA 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria meccanica 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria Meccanica 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria industriale 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria industriale 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria industriale CASSINO 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria industriale CASSINO - 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria Elettrica 92368 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria industriale CASSINO - via G. Di Biasio 43, 03043 - (2019/2020)
    Data e ora appello: 29/06/2020, ore 09:30 02/07/2020, ore 09:30
    Luogo: aula inf. 2s4 aula1.1
    Tipo prova: prova scritta prova orale
    Prenotabile: dal 15/10/2019 al 28/06/2020 (prenota l'appello)
  • Denominazione insegnamento: 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - INGEGNERIA MECCANICA 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria meccanica 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria Meccanica 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria industriale 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria industriale 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria industriale CASSINO 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria industriale CASSINO - 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria Elettrica 92368 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria industriale CASSINO - via G. Di Biasio 43, 03043 - (2019/2020)
    Data e ora appello: 29/06/2020, ore 09:30 02/07/2020, ore 09:30
    Luogo: aula inf. 2s4 aula1.1
    Tipo prova: prova scritta prova orale
    Prenotabile: dal 15/10/2019 al 28/06/2020 (prenota l'appello)
  • Denominazione insegnamento: 30321 INTELLIGENZA ARTIFICIALE - Ingegneria Informatica - (2019/2020)
    Data e ora appello: 02/07/2020, ore 09:30
    Luogo: aula 1.1
    Tipo prova: prova orale
    Prenotabile: dal 17/10/2019 al 01/07/2020 (prenota l'appello)
  • Denominazione insegnamento: 30321 INTELLIGENZA ARTIFICIALE - Ingegneria Informatica - (2019/2020)
    Data e ora appello: 02/07/2020, ore 09:30
    Luogo: aula 1.1
    Tipo prova: prova orale
    Prenotabile: dal 17/10/2019 al 15/07/2020 (prenota l'appello)
  • Denominazione insegnamento: 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - INGEGNERIA MECCANICA 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria meccanica 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria Meccanica 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria industriale 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria industriale 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria industriale CASSINO 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria industriale CASSINO - 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria Elettrica 92368 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria industriale CASSINO - via G. Di Biasio 43, 03043 - (2019/2020)
    Data e ora appello: 13/07/2020, ore 09:30 16/07/2020, ore 09:30
    Luogo: aula inf. 2s4 aula1.1
    Tipo prova: prova scritta prova orale
    Prenotabile: dal 15/10/2019 al 12/07/2020 (prenota l'appello)
  • Denominazione insegnamento: 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - INGEGNERIA MECCANICA 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria meccanica 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria Meccanica 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria industriale 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria industriale 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria industriale CASSINO 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria industriale CASSINO - 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria Elettrica 92368 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria industriale CASSINO - via G. Di Biasio 43, 03043 - (2019/2020)
    Data e ora appello: 13/07/2020, ore 09:30 16/07/2020, ore 09:30
    Luogo: aula inf. 2s4 aula1.1
    Tipo prova: prova scritta prova orale
    Prenotabile: dal 15/10/2019 al 12/07/2020 (prenota l'appello)
  • Denominazione insegnamento: 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - INGEGNERIA MECCANICA 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria meccanica 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria Meccanica 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria industriale 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria industriale 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria industriale CASSINO 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria industriale CASSINO - 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria Elettrica 92368 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria industriale CASSINO - via G. Di Biasio 43, 03043 - (2019/2020)
    Data e ora appello: 14/09/2020, ore 09:30 17/09/2020, ore 09:30
    Luogo: aula inf. 2s4 aula1.1
    Tipo prova: prova scritta prova orale
    Prenotabile: dal 15/10/2019 al 13/09/2020 (prenota l'appello)
  • Denominazione insegnamento: 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - INGEGNERIA MECCANICA 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria meccanica 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria Meccanica 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria industriale 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria industriale 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria industriale CASSINO 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria industriale CASSINO - 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria Elettrica 92368 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria industriale CASSINO - via G. Di Biasio 43, 03043 - (2019/2020)
    Data e ora appello: 14/09/2020, ore 09:30 17/09/2020, ore 09:30
    Luogo: aula inf. 2s4 aula1.1
    Tipo prova: prova scritta prova orale
    Prenotabile: dal 15/10/2019 al 13/09/2020 (prenota l'appello)

Claudio De Stefano si è laureato con lode in Ingegneria Elettronica nel 1990 presso l'Università degli Studi di Napoli "Federico II". Nella stessa università ha frequentato il Corso di Dottorato di Ricerca in Ingegneria Elettronica ed Informatica ed ha conseguito il titolo il Dottore di Ricerca in Ingegneria Elettronica ed Informatica nel 1994.

Dal luglio 1990 al marzo 1991 è stato titolare di una borsa di studio messa a concorso dall’IBM SEMEA per ricerche sui Sistemi Informativi Territoriali nell'ambito di una convenzione stipulata con l'Università degli Studi di Napoli "Federico II".
Nel 1994 e’ stato titolare di un contratto di collaborazione scientifica con il Dipartimento di Informatica e Sistemistica dell'Università di Napoli “Federico II” nell’ambito di un’attività di ricerca sull’interpretazione automatica di documenti alfanumerici e grafici.
Nel 1996 e’ stato titolare di un contratto di collaborazione scientifica con il Dipartimento di Informatica e Sistemistica dell'Università di Napoli “Federico II” nell’ambito di un’attività di ricerca sul riconoscimento automatico di caratteri on-line.

Dal 14 ottobre 1996 al 30 ottobre 2001 è stato in servizio come ricercatore universitario per il gruppo di discipline scientifiche K05A presso la Facoltà di Ingegneria dell'Università degli Studi di Sannio.

Da 1 novembre 2001 al 31 gennaio 2012 è stato in servizio come Professore Associato (settore scientifico-disciplinare ING-INF/05) presso il Dipartimento di Automazione, Elettromagnetismo, Ingegneria dell'Informazione e Matematica Industriale (DAEIMI) dell'Università degli Studi di Cassino.

E’ attualmente in servizio come Professore Associato di Sistemi di Elaborazione delle Informazioni presso il Dipartimento di Ingegneria Elettrica e dell’Informazione (DIEI) dell’ Università di Cassino e del Lazio Meridionale.

E’ membro del Collegio dei Docenti del corso di Dottorato di Ricerca in Ingegneria Elettrica e delle Telecomunicazioni dell’Università degli Studi di Cassino e del Lazio Meridionale.
E’ il responsabile del Laboratorio Big Data dell’ Università di Cassino e del Lazio Meridionale, che è uno dei nodi del Laboratorio Nazionale Big Data del CINI (Consorzio Interuniversitario Nazionale per l’Informatica).
E’ membro del Consiglio Direttivo del CINI (Consorzio Interuniversitario Nazionale per l’Informatica).

E’ stato il responsabile scientifico di molti progetti di ricerca che hanno coinvolto istituzioni pubbliche ed aziende sia pubbliche che private. In particolare:
è stato il responsabile scientifico di progetti MURST 60% dell’ Università di Cassino e del Lazio Meridionale nel settore del pattern recognition;
è stato il responsabile scientifico di una Convenzione di Ricerca stipulata tra il Dipartimento di Automazione, Elettromagnetismo Ingegneria dell’informazione e Matematica Industriale (DAEIMI) dell’Università di Cassino e la Recogniform S.p.A. dal titolo: Riconoscimento automatico off-line della scrittura corsiva;
è stato il responsabile scientifico di una convenzione di ricerca per lo svolgimento di attività di ricerca sulla “classificazione di parole scritte a mano in stile corsivo”, finanziata dalla ELSAG DATAMAT s.p.a.
è stato il responsabile scientifico del progetto di ricerca “Unicas-Arti - Una piattaforma digitale per l'arte contemporanea e l’archeologia industriale nel Lazio meridionale”, finanziato dalla Regione Lazio.

E’ membro dal 1992 dell’International Association for Pattern Recognition (IAPR).
E’ membro dal 1998 dell’International Graphonomics Society (IGS) e dal 2005 al 2010 è stato membro del Governing Board di tale associazione.
E’ membro dal 2002 dell’Associazione Italiana di Intelligenza Artificiale (AI*IA).
E’ stato co-chairman della Conferenza Internazionale IGS2005, 12th Conference of the International Graphonomics Society.
E’ chairman della prossima Conferenza Internazionale IGS2017, 18th Conference of the International Graphonomics Society.
Ha fatto parte dei comitati scientifici ed organizzativi di diverse conferenze internazionali, tra le quali l’International Conference on Pattern Recognition, l’International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition e l’International Conference of the International Graphonomics Society.
E’ stato anche co-editor di libri che hanno raccolto gli atti di conferenze internazionali.

Claudio De Stefano è stato invitato come visiting professor in molti centri di ricerca internazionali, quail l’Image Analysis Lab, Department of Computer Science, State University of New York, Stony Brook (USA), il Document Analysis Lab, Department of Electrical, Computer and System Engineering, Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, NY e l’Adaptive Computation Laboratory at the University of New Mexico, Albuquerque (USA), dove ha tenuto lezioni e seminari.

Claudio De Stefano è autore di oltre 120 pubblicazioni scientifiche su riviste ed atti di convegni internazionali.
I risultati della sua attività di ricerca sono stati pubblicati su rilevanti riviste internazionali, quali: IEEE Transaction on Evolutionary Computation (Impact Factor 3.654), IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics (Impact Factor 1.699), IEEE Transactions on Neural Networks (Impact Factor 2.633), Pattern Recognition (Impact Factor 3.096), Information Sciences (Impact Factor 4.038).

Claudio De Stefano collabora in qualità di revisore con le seguenti riviste internazionali: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on Neural Networks, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, International Journal on Document Analysis and Recognition, Pattern Recognition, Pattern Recognition Letters.

Claudio De Stefano ha ricevuto l’Abilitazione Scientifica Nazionale a Professore Ordinario per il settore scientifico-disciplinare 09/H1 – Sistemi di Elaborazione delle Informazioni (2013).

Claudio De Stefano è uno dei co-fondatori della Nite s.r.l (Natural Intelligent Technologies s.r.l.), che è uno spin off universitario delll'università di Salerno.
Claudio De Stefano è uno dei detentori del seguente brevetto: “Procedimento e apparato di riconoscimento di scrittura a mano”, 0001416028 - Natural Intelligent Technologies s.r.l.

L'attività di ricerca di Claudio De Stefano ha riguardato aspetti della Visione Artificiale, dell'Elaborazione di Immagini, della Classificazione di oggetti e della Computazione Evolutiva.
Nell’ambito di queste tematiche, si è occupato in particolare dello sviluppo di metodi per l’analisi e la comprensione automatica di documenti cartacei acquisiti in forma digitale, di metodi per l’analisi di mappe geografiche e catastali, di algoritmi per la decomposizione e la descrizione di curve digitali e di sistemi di classificazione basati sia su paradigmi di tipo connessionistico (reti neurali), che su paradigmi di apprendimento statistico. I suoi interessi di ricerca attuali includono lo sviluppo di tecniche per la segmentazione ed il riconoscimento automatico del manoscritto connesso on-line ed off-line, la segmentazione e classificazione di immagini telerilevate, la generazione automatica di prototipi per la classificazione mediante l’uso di algoritmi evolutivi e le tecniche di “classifier combination” per il miglioramento delle prestazioni e dell’affidabilità dei sistemi di classificazione. Per quanto riguarda quest’ultima tematica, sono state sviluppate tecniche originali di selezione dinamiche dei classificatori da utilizzare, basate sull’uso di algoritmi evolutivi, ed è stato proposto un approccio basato sull’uso di reti bayesiane.
Inoltre, nel campo delle applicazioni che utilizzano grafi, è stato sviluppato un nuovo approccio basato sulla computazione evolutiva. Questo approccio è stato appositamente studiato per la generazione automatica singoli grafi, o di insiemi di grafi, che rappresentano la soluzione di un dato problema. L’approccio proposto, si basa su una particolare struttura dati, denominata multi-lista, che permette di codificare qualsiasi tipo di grafo, orientato o non orientato, con o senza attributi. La codifica di grafi tramite multi-liste permette di definire in modo molto efficiente gli operatori di crossover e di mutazione, superando i problemi normalmente riscontrati nell’implementare gli operatori genetici sui grafi. Il metodo proposto ha anche il notevole vantaggio di non richiedere alcuna conoscenza specifica del problema da trattare e di consentire l’evoluzione di grafi il cui numero di nodi non è noto a priori.

Selected publications:

C. De Stefano, G. Folino, F. Fontanella and A. Scotto di Freca, “Using Bayesian Networks for Selecting Classifiers in GP Ensembles”, Information Sciences, Vol. 258 (2014), pp. 200-216, DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2013.09.049.

C. De Stefano, F. Fontanella, C. Marrocco and A. Scotto di Freca, “A GA-based Feature Selection Approach with an Application to Handwritten Character Recognition”, Pattern Recognition Letters, Vol. 35 (2014), pp. 130–141, DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2013.01.026.

L.P. Cordella, C. De Stefano, F. Fontanella and A. Marcelli, "EvoGeneSys, a New Evolutionary Approach to Graph Generation”, Applied Soft Computing, Vol. 13 (2013), pp. 1922–1938.

C. De Stefano, A. Marcelli, Marco Rendina, “Disguising Writers Identification: an Experimental Study”, Journal of Forensic Document Examination, Vol. 21 (2011), ISBN: 0895-0849, pp.23-35.

C. De Stefano, C. D'Elia, A. Marcelli and A. Scotto di Freca, “Classifier Combination by Bayesian Networks for Handwriting Recognition”, International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, Vol. 23, No. 5 (2009), pp. 887-905.

C. De Stefano, A. Della Cioppa, A. Marcelli, “Where are the niches? The Dynamic Fitness Sharing”, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 11(4), August 2007, pp. 453-465.

C. De Stefano, C. D’Elia, A. Marcelli and A. Scotto di Freca, “Incorporating a wavelet transform into a saliency-based method for on-line handwriting segmentation”, International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, vol. 21(1), February 2007, pp. 43-59.

L.P. Cordella, C. De Stefano, F. Fontanella , “Evolutionary Prototyping for Handwriting Recognition”, International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, vol. 21(1), February 2007, pp. 157-178.

C. De Stefano, A. Marcelli, “Advances in Graphonomics for Handwriting Analysis and Recognition”, Int. Journal on Pattern Recognition and Artificial Intelligence, vol. 21(1), February 2007, pp. 1-4.

C. De Stefano, A. Della Cioppa, A. Marcelli, “On the Role of Population Size and Niche Radius in Fitness Sharing”, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 8, no.6, 2004, pp. 580-592.

C. De Stefano, G. Guadagno, A. Marcelli, “A saliency-based segmentation method for on-line cursive handwriting”, International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, vol. 18, no. 7, 2004, pp. 1139-1156.

C. De Stefano, A. Marcelli, “An Efficient Method for On-Line Cursive Handwriting Strokes Reordering”, International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, vol. 18, no.7, 2004, pp. 1157-1171.

C. De Stefano, A. Della Cioppa and A. Marcelli, “Character Preclassification based on Genetic Programming”, Pattern Recognition Letters, vol. 23, no. 12, 2002, pp.1439-1448.

C. De Stefano, A. Della Cioppa, A Marcelli, “Learning Handwriting by Evolution: A Conceptual Framework for Performance Evaluation and Tuning”, Pattern Recognition, vol. 35, no .5, 2002, pp. 1025-1037.

[Ultima modifica: mercoledì 30 novembre 2016]