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ask <bersaglio> [
<blocco di codice>
]
`))),l("p",null,"Nel caso ci siano più bersagli, verranno eseguiti uno")),l(t.a,{title:"Commands"},l("p",null,"Funzioni che non restituiscono nulla:"),l(o.a,{language:"lisp"},A(h||(h=z`
to <nome>
<blocco di codice>
end
`))),l("p",null,"Con argomenti:"),l(o.a,{language:"lisp"},A(f||(f=z`
to <nome> [var1 var2 var3]
<blocco di codice>
end
`)))),l(t.a,{title:"Reporter"},l("p",null,"Funzioni che restituiscono un valore:"),l(o.a,{language:"lisp"},A(w||(w=z`
to-report <nome> [var1 var2 var3]
<blocco di codice>
report <restituito>
end
`))))),l(i.a,{title:"Comandi per turtle"},l(t.a,{title:"Avanti"},l("p",null,"Muoviti di 10 unità:"),l(o.a,{language:"lisp"},A(k||(k=z`
forward 10
back 10
`))),l("p",null,"Nota che la velocità massima delle tartarughe è di 1 unità/tick, quindi muoversi di 10 unità richiederà 10 tick.")),l(t.a,{title:"Ruota"},l("p",null,"Ruota di 10 gradi:"),l(o.a,{language:"lisp"},A(L||(L=z`
left 10
right 10
`))))))}}.call(this,a("hosL").h)}}]);
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[Sottospazi vettoriali III](https://www.youtube.com/watch?v=381n4NPb6Oc) (40:29)\n\t\t\t\t\t5. [Lineare dipendenza e indipendenza](https://www.youtube.com/watch?v=9YVQ5olYrh0) (56:12)\n\t\t\t\t\t6. [Basi di uno spazio vettoriale I](https://www.youtube.com/watch?v=mEF_lcTzEoE) (25:52)\n\t\t\t\t\t7. [Basi di uno spazio vettoriale II](https://www.youtube.com/watch?v=k1r9JfXY53k) (48:24)\n\t\t\t\t\t8. [Teorema di Grassmann](https://www.youtube.com/watch?v=3sqB-MMyCWM) (32:36)\n\t\t\t\t\t9. [Basi e Matrici](https://www.youtube.com/watch?v=Rd6AB_jE7YI) (27:06)\n\t\t\t\t\t10. [Definizione di Applicazioni Lineari](https://www.youtube.com/watch?v=rmd7ffZeVYk) (16:23)\n\t\t\t\t\t11. [Proprietà delle Applicazioni Lineari](https://www.youtube.com/watch?v=MH7ztQGkqmw) (31:58)\n\t\t\t\t\t12. [Definizione di determinante](https://www.youtube.com/watch?v=EwubcLwBdzk) (36:43)\n\t\t\t\t\t13. [Proprietà e metodo di triangolazione](https://www.youtube.com/watch?v=SFusGarV6HI) (22:36)\n\t\t\t\t\t14. [Teorema di Laplace](https://www.youtube.com/watch?v=BqZDWnKl2nQ) (29:03)\n\t\t\t\t\t15. [4 applicazioni del Teorema di Laplace](https://www.youtube.com/watch?v=2tr3y725GY0) (47:53)\n\t\t\t\t\t16. [Spazi vettoriali euclidei reali - Parte 1](https://www.youtube.com/watch?v=W7Z1hm-jwMM) (28:46)\n\t\t\t\t\t17. [Spazi vettoriali euclidei reali - Parte 2](https://www.youtube.com/watch?v=zjmKE9TMGm8) (27:17)\n\t\t\t\t\t18. [Autovalori e autovettori](https://www.youtube.com/watch?v=XlrlcnvcTtQ) (33:00)\n\t\t\t\t\t19. [Polinomio caratteristico](https://www.youtube.com/watch?v=61icRbgWTdI) (31:31)\n\t\t\t\t\t20. [Teorema diagonalizzabilità](https://www.youtube.com/watch?v=wm5V6en9OFo) (18:49)\n\t\t\t\t\t21. [Spazi affini](https://player.vimeo.com/video/291457587) (20:46)\n\t\t\t\t\t22. [Sottospazi affini](https://player.vimeo.com/video/291458991) (21:32)\n\t\t\t\t\t23. [Parallelismo e Riferimenti Affini](https://player.vimeo.com/video/291510181) (16:57)\n\t\t\t\t\t24. [Rappresentazione di Sottospazi Affini](https://player.vimeo.com/video/291510296) (31:17)\n\t\t\t\t\t25. [Spazi Euclidei](https://player.vimeo.com/video/291510612) (35:57)\n\t\t\t\t\t26. [Teoria dei ranghi](https://player.vimeo.com/video/291510964) (9:44)\n\t\t\t\t\t27. [Teoria dei ranghi 2](https://player.vimeo.com/video/291510862) (14:44)\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\tNell'anno accademico 2018/2019 non sono stati trattati gli argomenti nei video 21, 22 e 23.\n\t\t\t\t"]);return o=function(){return t},t}var a=e("sJH0"),n=e("imVn"),w=String.raw;i.default=function(){return t("div",null,t("h1",null,"Videolezioni di Geometria"),t(n.a,null,t(a.a,null,w(o()))))}}.call(this,e("hosL").h)}}]); (window.webpackJsonp=window.webpackJsonp||[]).push([[13],{UvCR:function(t,i,e){"use strict";e.r(i),function(t){function o(){var t=function(t,i){i||(i=t.slice(0));return t.raw=i,t}(["\n\t\t\t\t\tTutte le videolezioni sono state pubblicate sotto licenza [CC BY-NC-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/) dalla Prof.ssa Beatrice Ruini nell'anno accademico 2018/2019 sul [portale Dolly 2018](https://dolly.fim.unimore.it/2018/course/view.php?id=14#section-0) (Moodle).\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\tPer comodità, ho estratto l'url sorgente del video dall'embed presente nella rispettiva pagina.\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t1. 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[Proprietà delle Applicazioni Lineari](https://www.youtube.com/watch?v=MH7ztQGkqmw) (31:58)\n\t\t\t\t\t12. [Definizione di determinante](https://www.youtube.com/watch?v=EwubcLwBdzk) (36:43)\n\t\t\t\t\t13. [Proprietà e metodo di triangolazione](https://www.youtube.com/watch?v=SFusGarV6HI) (22:36)\n\t\t\t\t\t14. [Teorema di Laplace](https://www.youtube.com/watch?v=BqZDWnKl2nQ) (29:03)\n\t\t\t\t\t15. [4 applicazioni del Teorema di Laplace](https://www.youtube.com/watch?v=2tr3y725GY0) (47:53)\n\t\t\t\t\t16. [Spazi vettoriali euclidei reali - Parte 1](https://www.youtube.com/watch?v=W7Z1hm-jwMM) (28:46)\n\t\t\t\t\t17. [Spazi vettoriali euclidei reali - Parte 2](https://www.youtube.com/watch?v=zjmKE9TMGm8) (27:17)\n\t\t\t\t\t18. [Autovalori e autovettori](https://www.youtube.com/watch?v=XlrlcnvcTtQ) (33:00)\n\t\t\t\t\t19. [Polinomio caratteristico](https://www.youtube.com/watch?v=61icRbgWTdI) (31:31)\n\t\t\t\t\t20. [Teorema diagonalizzabilità](https://www.youtube.com/watch?v=wm5V6en9OFo) (18:49)\n\t\t\t\t\t21. [Spazi affini](https://player.vimeo.com/video/291457587) (20:46)\n\t\t\t\t\t22. [Sottospazi affini](https://player.vimeo.com/video/291458991) (21:32)\n\t\t\t\t\t23. [Parallelismo e Riferimenti Affini](https://player.vimeo.com/video/291510181) (16:57)\n\t\t\t\t\t24. [Rappresentazione di Sottospazi Affini](https://player.vimeo.com/video/291510296) (31:17)\n\t\t\t\t\t25. [Spazi Euclidei](https://player.vimeo.com/video/291510612) (35:57)\n\t\t\t\t\t26. [Teoria dei ranghi](https://player.vimeo.com/video/291510964) (9:44)\n\t\t\t\t\t27. [Teoria dei ranghi 2](https://player.vimeo.com/video/291510862) (14:44)\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\tNell'anno accademico 2018/2019 non sono stati trattati gli argomenti nei video 21, 22 e 23.\n\t\t\t\t`}</Markdown>\n\t\t\t</Panel>\n\t\t</div>\n\t);\n}\n"],"sourceRoot":""} {"version":3,"sources":["webpack:///./routes/VlDiGeometria.js"],"names":["r","String","raw"],"mappings":"41GAGMA,EAAIC,OAAOC,IAEF,qBACd,OACC,aACC,yCACA,EAAC,IAAD,KACC,EAAC,IAAD,KAAWF,EAAX,U","file":"route-VlDiGeometria.chunk.625d5.js","sourcesContent":["import Markdown from '../components/Rendering/Markdown';\nimport Panel from '../components/Elements/Panel';\n\nconst r = String.raw;\n\nexport default function(props) {\n\treturn (\n\t\t<div>\n\t\t\t<h1>Videolezioni di Geometria</h1>\n\t\t\t<Panel>\n\t\t\t\t<Markdown>{r`\n\t\t\t\t\tTutte le videolezioni sono state pubblicate sotto licenza [CC BY-NC-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/) dalla Prof.ssa Beatrice Ruini nell'anno accademico 2018/2019 sul [portale Dolly 2018](https://dolly.fim.unimore.it/2018/course/view.php?id=14#section-0) (Moodle).\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\tPer comodità, ho estratto l'url sorgente del video dall'embed presente nella rispettiva pagina.\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t1. [Definizione di Spazio Vettoriale](https://www.youtube.com/watch?v=7eHEzf4403c) (1:17:29)\n\t\t\t\t\t2. [Sottospazi vettoriali I](https://www.youtube.com/watch?v=FPqrULk5HBU) (37:15)\n\t\t\t\t\t3. [Sottospazi vettoriali II](https://www.youtube.com/watch?v=ubDWUw9hk0k) (43:26)\n\t\t\t\t\t4. [Sottospazi vettoriali III](https://www.youtube.com/watch?v=381n4NPb6Oc) (40:29)\n\t\t\t\t\t5. [Lineare dipendenza e indipendenza](https://www.youtube.com/watch?v=9YVQ5olYrh0) (56:12)\n\t\t\t\t\t6. [Basi di uno spazio vettoriale I](https://www.youtube.com/watch?v=mEF_lcTzEoE) (25:52)\n\t\t\t\t\t7. [Basi di uno spazio vettoriale II](https://www.youtube.com/watch?v=k1r9JfXY53k) (48:24)\n\t\t\t\t\t8. [Teorema di Grassmann](https://www.youtube.com/watch?v=3sqB-MMyCWM) (32:36)\n\t\t\t\t\t9. [Basi e Matrici](https://www.youtube.com/watch?v=Rd6AB_jE7YI) (27:06)\n\t\t\t\t\t10. [Definizione di Applicazioni Lineari](https://www.youtube.com/watch?v=rmd7ffZeVYk) (16:23)\n\t\t\t\t\t11. [Proprietà delle Applicazioni Lineari](https://www.youtube.com/watch?v=MH7ztQGkqmw) (31:58)\n\t\t\t\t\t12. [Definizione di determinante](https://www.youtube.com/watch?v=EwubcLwBdzk) (36:43)\n\t\t\t\t\t13. [Proprietà e metodo di triangolazione](https://www.youtube.com/watch?v=SFusGarV6HI) (22:36)\n\t\t\t\t\t14. [Teorema di Laplace](https://www.youtube.com/watch?v=BqZDWnKl2nQ) (29:03)\n\t\t\t\t\t15. [4 applicazioni del Teorema di Laplace](https://www.youtube.com/watch?v=2tr3y725GY0) (47:53)\n\t\t\t\t\t16. [Spazi vettoriali euclidei reali - Parte 1](https://www.youtube.com/watch?v=W7Z1hm-jwMM) (28:46)\n\t\t\t\t\t17. [Spazi vettoriali euclidei reali - Parte 2](https://www.youtube.com/watch?v=zjmKE9TMGm8) (27:17)\n\t\t\t\t\t18. [Autovalori e autovettori](https://www.youtube.com/watch?v=XlrlcnvcTtQ) (33:00)\n\t\t\t\t\t19. [Polinomio caratteristico](https://www.youtube.com/watch?v=61icRbgWTdI) (31:31)\n\t\t\t\t\t20. [Teorema diagonalizzabilità](https://www.youtube.com/watch?v=wm5V6en9OFo) (18:49)\n\t\t\t\t\t21. [Spazi affini](https://player.vimeo.com/video/291457587) (20:46)\n\t\t\t\t\t22. [Sottospazi affini](https://player.vimeo.com/video/291458991) (21:32)\n\t\t\t\t\t23. [Parallelismo e Riferimenti Affini](https://player.vimeo.com/video/291510181) (16:57)\n\t\t\t\t\t24. [Rappresentazione di Sottospazi Affini](https://player.vimeo.com/video/291510296) (31:17)\n\t\t\t\t\t25. [Spazi Euclidei](https://player.vimeo.com/video/291510612) (35:57)\n\t\t\t\t\t26. [Teoria dei ranghi](https://player.vimeo.com/video/291510964) (9:44)\n\t\t\t\t\t27. [Teoria dei ranghi 2](https://player.vimeo.com/video/291510862) (14:44)\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\tNell'anno accademico 2018/2019 non sono stati trattati gli argomenti nei video 21, 22 e 23.\n\t\t\t\t`}</Markdown>\n\t\t\t</Panel>\n\t\t</div>\n\t);\n}\n"],"sourceRoot":""}

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Tutte le videolezioni sono state pubblicate sotto licenza [CC BY-NC-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/) dalla Prof.ssa Beatrice Ruini nell'anno accademico 2018/2019 sul [portale Dolly 2018](https://dolly.fim.unimore.it/2018/course/view.php?id=14#section-0) (Moodle). Tutte le videolezioni sono state pubblicate sotto licenza [CC BY-NC-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/) dalla Prof.ssa Beatrice Ruini nell'anno accademico 2018/2019 sul [portale Dolly 2018](https://dolly.fim.unimore.it/2018/course/view.php?id=14#section-0) (Moodle).
Per comodità, ho estratto l'url sorgente del video dall'embed presente nella rispettiva pagina. Per comodità, ho estratto l'url sorgente del video dall'embed presente nella rispettiva pagina.
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Nell'anno accademico 2018/2019 non sono stati trattati gli argomenti nei video 21, 22 e 23. Nell'anno accademico 2018/2019 non sono stati trattati gli argomenti nei video 21, 22 e 23.
`)))))}}.call(this,e("hosL").h)}}]); `)))))}}.call(this,e("hosL").h)}}]);
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173
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import {Component} from 'preact'
import Section from "../components/Elements/Section"; import Section from "../components/Elements/Section";
import Panel from "../components/Elements/Panel"; import Panel from "../components/Elements/Panel";
import Example from "../components/Elements/Example"; import Example from "../components/Elements/Example";
import Code from "../components/Rendering/Code";
import Timer from "../components/Elements/Timer"; import Timer from "../components/Elements/Timer";
import Todo from "../components/Elements/Todo"; import Todo from "../components/Elements/Todo";
import ILatex from "../components/Rendering/ILatex";
import TablePanel from "../components/Elements/TablePanel";
import BLatex from "../components/Rendering/BLatex";
import PLatex from "../components/Rendering/PLatex";
const r = String.raw;
export default function(props) { export default function(props) {
@ -246,7 +250,7 @@ export default function(props) {
Un <b>punteggio</b> associato ad ogni classificatore. Un <b>punteggio</b> associato ad ogni classificatore.
</p> </p>
<p> <p>
Più un classificatore viene attivato, più la sua forza crescerà. <Todo>TODO: siamo sicuri?</Todo> Più un classificatore viene attivato, più la sua forza crescerà.
</p> </p>
<Example> <Example>
I classificatori più deboli vengono lentamente eliminati! I classificatori più deboli vengono lentamente eliminati!
@ -272,14 +276,171 @@ export default function(props) {
<Section> <Section>
<Panel title={"Cover Detector"}> <Panel title={"Cover Detector"}>
<p> <p>
Se l'input non soddisfa nessun classificatore esistenze, se ne crea uno nuovo con azione casuale. Se l'input non soddisfa nessun classificatore esistente, se ne crea uno nuovo con una azione casuale.
</p> </p>
</Panel> </Panel>
<Panel title={"Cover Effector"}> <Panel title={"Cover Effector"}>
<p> <p>
Se non viene prodotto nessun messaggio valido di output, si genera un nuovo classificatore che ne produce uno casuale a partire dall'input. Se i classificatori emettono in output un messaggio
</p>
</Panel>
</Section>
<Section title={"Reti neurali"}>
<Panel title={"Cognitivismo"}>
<p>
Non è importante l'architettura fisica di un intelligenza, ma solo la sua <b>capacità di elaborare simboli</b>.
</p>
<Todo>
TODO: è una teoria, una filosofia o cosa? Come si collega alla <a href={"https://it.wikipedia.org/wiki/Stanza_cinese"}>Stanza Cinese</a>?
</Todo>
</Panel>
<Panel title={"Neuroni"}>
<p>
Agenti che possono <b>collegarsi tra loro</b> tramite <i>sinapsi</i> (dirette) e <b>ricevere</b> ed <b>emettere</b> <i>impulsi</i> lungo di esse.
</p>
<p>
Gli impulsi ricevuti vengono temporaneamente <b>memorizzati</b> dal neurone attraverso valori che decadono nel tempo.
</p>
<p>
Se la somma dei valori di tutti gli impulsi ricevuti è <b>maggiore di una certa soglia</b>, allora il neurone <b>emetterà</b> un impulso.
</p>
</Panel>
</Section>
<Section title={"Modello booleano"}>
<Panel title={"Cos'è?"}>
<p>
Un modello semplificato di rete neurale in cui vengono considerati <b>solo tempi discreti</b>, e non è presente la memorizzazione degli impulsi nel tempo.
</p>
<Example>
È importante perchè dimostra che le reti neurali <b>possono elaborare qualsiasi cosa</b>, ma incompleto perchè non descrive nessun metodo per la loro creazione automatica.
</Example>
</Panel>
<Panel title={"Neuroni"}>
<p>
I neuroni emettono in un dato istante se la <b>somma dei loro impulsi nell'istante precedente è maggiore o uguale a 1</b>.
</p>
</Panel>
<Panel title={"Intensità sinaptica"}>
<p>
Le sinapsi hanno una <i>intensità</i>: è un <b>moltiplicatore</b> che viene applicato a tutti gli impulsi transitanti la sinapsi.
</p>
</Panel>
</Section>
<Section title={"Funzioni logiche nel modello booleano"}>
<Panel title={"NOT"}>
<p>
Un neurone con una sinapsi entrante con intensità <ILatex>{r`-1`}</ILatex>.
</p>
</Panel>
<Panel title={"OR"}>
<p>
Un neurone con due o più sinapsi entranti con intensità <ILatex>{r`1`}</ILatex>.
</p>
</Panel>
<Panel title={"AND"}>
<p>
Un neurone con due o più sinapsi entranti con intensità <ILatex>{r`\frac{1}{numero\ sinapsi}`}</ILatex>.
</p>
</Panel>
</Section>
<Section title={"Modello di Hopfield"}>
<Panel title={"Cos'è?"}>
<p>
Un'estensione del modello booleano per permettere l'apprendimento automatico delle configurazioni giuste di neuroni.
</p>
<p>
Tra le altre cose, <b>proibisce sinapsi entranti e uscenti dallo stesso neurone</b>.
</p>
</Panel>
<TablePanel>
<thead>
<tr>
<th>Simbolo</th>
<th>Descrizione</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td><BLatex>{r`N`}</BLatex></td>
<td>Numero totale di neuroni nel sistema</td>
</tr>
<tr>
<td><BLatex>{r`n`}</BLatex></td>
<td>Numero di un neurone specifico</td>
</tr>
<tr>
<td><BLatex>{r`w_nm`}</BLatex></td>
<td>Intensità della sinapsi diretta da <ILatex>{r`n`}</ILatex> verso <ILatex>{r`m`}</ILatex></td>
</tr>
<tr>
<td><BLatex>{r`\theta_n`}</BLatex></td>
<td>Soglia di attivazione del neurone <ILatex>{r`n`}</ILatex></td>
</tr>
<tr>
<td><BLatex>{r`x_n(t)`}</BLatex></td>
<td>Emissione del neurone <ILatex>{r`n`}</ILatex> nel momento <ILatex>{r`t`}</ILatex></td>
</tr>
<tr>
<td><BLatex>{r`X(t)`}</BLatex></td>
<td>Vettore contenente tutte le emissioni dei neuroni nel momento <ILatex>{r`t`}</ILatex></td>
</tr>
<tr>
<td><BLatex>{r`I_n(X(t))`}</BLatex></td>
<td>Somma degli ingressi del neurone <ILatex>{r`n`}</ILatex> nel momento <ILatex>{r`t`}</ILatex></td>
</tr>
<tr>
<td><BLatex>{r`A`}</BLatex></td>
<td>Un pattern di neuroni</td>
</tr>
<tr>
<td><BLatex>{r`a_i`}</BLatex></td>
<td>Un neurone appartenente a un pattern</td>
</tr>
<tr>
<td><BLatex>{r`Q(A, B)`}</BLatex></td>
<td>Sovrapposizione tra il pattern <ILatex>{r`A`}</ILatex> e il pattern <ILatex>{r`B`}</ILatex></td>
</tr>
</tbody>
</TablePanel>
<Panel title={"Evoluzione del sistema"}>
<p>
In ogni istante, i neuroni emettono:
</p>
<ul>
<li><ILatex>{r`0`}</ILatex> se gli input <b>sono inferiori alla soglia</b></li>
<li><ILatex>{r`1`}</ILatex> se gli input <b>superano la soglia</b></li>
<li><b>il valore precedente</b> se gli input <b>sono uguali alla soglia</b></li>
</ul>
</Panel>
</Section>
<Section>
<Panel title={"Simmetria"}>
<p>
Se le connessioni sono simmetriche, la rete neurale tenderà a un punto fisso: il sistema evolve fino a raggiungere un attrattore.
</p>
<p>
<Todo>TODO: E quindi...?</Todo>
</p>
</Panel>
<Panel title={"Apprendimento hebbiano"}>
<p>
Un metodo per realizzare l'apprendimento nel modello di Hopfield.
</p>
<p>
Si incrementa l'intensità delle sinapsi che connettono neuroni nello stesso stato, e invece si decrementa l'intensità di quelle che connettono neuroni in stati opposti.
</p>
<p>
Considerando i neuroni spenti e quelli accesi come <ILatex>{r`0`}</ILatex> e <ILatex>{r`1`}</ILatex> rispettivamente, si ha che per ogni pattern:
</p>
<PLatex>{r`
\Delta w_{ik} = (2 \cdot A_i - 1)(2 \cdot A_k - 1)
`}</PLatex>
<Example>
Così facendo, si insegna sia il pattern normale sia il suo complementare!
</Example>
<p>
<Todo>TODO: Dopo ci sono tante dimostrazioni...</Todo>
</p> </p>
<Todo>TODO: che differenza c'è con un detector?</Todo>
</Panel> </Panel>
</Section> </Section>
</div> </div>

7
src/routes/BasiDiDati.js
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@ -64,6 +64,13 @@ export default class BasiDiDati extends Component {
</ol> </ol>
</Panel> </Panel>
</Section> </Section>
<Section title={"Visualizzazioni utili"}>
<Panel title={"B+ Tree"}>
<p>
<a href={"https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BPlusTree.html"}>Link</a>
</p>
</Panel>
</Section>
</div> </div>
) )
} }