ROCCO ZACCAGNINO | ALGORITHMIC MUSIC AND SOUND COMPUTING
ROCCO ZACCAGNINO ALGORITHMIC MUSIC AND SOUND COMPUTING
cod. 0522500146
ALGORITHMIC MUSIC AND SOUND COMPUTING
| 0522500146 | |
| DIPARTIMENTO DI INFORMATICA | |
| CORSO DI LAUREA MAGISTRALE | |
| INFORMATICA | |
| 2022/2023 |
| ANNO CORSO 1 | |
| ANNO ORDINAMENTO 2016 | |
| SECONDO SEMESTRE |
| SSD | CFU | ORE | ATTIVITÀ | |
|---|---|---|---|---|
| INF/01 | 6 | 30 | LEZIONE |
| Obiettivi | |
|---|---|
| QUESTO CORSO INTENDE FORNIRE SPECIFICHE CONOSCENZE MUSICALI E INFORMATICHE E FAR ACQUISIRE LA CAPACITÀ DI USARLE IN SINERGIA PER RISOLVERE PROBLEMI COMPLESSI O CREARE APPLICAZIONI MUSICALI AVANZATE. CONOSCENZE E COMPRENSIONE LO STUDENTE AVRÀ CONOSCENZA DI TECNICHE AVANZATE SPECIFICHE PER AFFRONTARE I PROBLEMI STUDIATI NEL CORSO. CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE LO STUDENTE SARÀ IN GRADO DI APPLICARE LE METODOLOGIE APPRESE A PROBLEMI REALI CON SPIRITO CRITICO E IN MODO SINERGICO. |
| Prerequisiti | |
|---|---|
| IL CORSO È RIVOLTO AGLI STUDENTI IN INFORMATICA E HA COME PREREQUISITO LA CONOSCENZA AVANZATA DI UNO O PIÙ LINGUAGGI DI PROGRAMMAZIONE E CONOSCENZE DI BASE DI LINGUAGGI FORMALI, RETI NEURALI E TECNICHE DI MACHINE LEARNING. È PREFERIBILE AVERE CONOSCENZE MUSICALI PREGRESSE, ANCHE SE NON STRETTAMENTE OBBLIGATORIO, IN QUANTO IL CORSO FORNISCE UNA BREVE INTRODUZIONE ALLE NOZIONI MUSICALI NECESSARIE. |
| Contenuti | |
|---|---|
| IL CORSO PREVEDE UNA BREVE INTRODUZIONE AGLI ARGOMENTI DI BASE NECESSARI PER LA COMPRENSIONE DEGLI ARGOMENTI SUCCESSIVI. QUINDI VERRANNO STUDIATE VARIE TECNICHE AVANZATE PER LA COMPOSIZIONE MUSICALE AUTOMATICA, PER L'INDIVIDUAZIONE DI PLAGI MUSICALI E PER IL RICONOSCIMENTO VOCALE. TALI TECNICHE UTILIZZANO STRUMENTI COME RETI NEURALI, GRAMMATICHE FORMALI, ALGORITMI EVOLUTIVI. VERRANNO SVILUPPATI PROGETTI AVANZATI CHE IMPLEMENTANO LE TECNICHE STUDIATE. IL PROGRAMMA DI MASSIMA È IL SEGUENTE: -INTRODUZIONE ALLE NOZIONI MUSICALI DI BASE (4 ORE) -RICHIAMO A RETI NEURALI, METODI EVOLUTIVI, GRAMMATICHE FORMALI E TECNICHE DI MACHINE LEARNING (5 ORE) -UTILIZZO DELLE LIBRERIE PYTHON TENSORFLOW E PYTORCH (3 ORE) -SISTEMI PER LA COMPOSIZIONE MUSICALE AUTOMATICA (6 ORE) -SISTEMI PER L'INDIVIDUAZIONE DI PLAGI MUSICALI (6 ORE) -SISTEMI PER L'IDENTIFICAZIONE VOCALE (6 ORE) |
| Metodi Didattici | |
|---|---|
| LEZIONI FRONTALI. |
| Verifica dell'apprendimento | |
|---|---|
| L’ESAME CONSISTE NELLO SVILUPPO DI UN PROGETTO E IN UNA PROVA ORALE. NELLO SVILUPPO DEL PROGETTO DOVRÀ DIMOSTRARE DI AVERE ACQUISITO COMPLETA PADRONANZA DEGLI STRUMENTI STUDIATI DURANTE IL CORSO E ANCHE LA CAPACITÀ DI UTILIZZARLI CONCRETAMENTE PER COSTRUIRE UN'APPLICAZIONE INERENTE GLI ARGOMENTI STUDIATI DURANTE IL CORSO. LA PROVA ORALE È FINALIZZATA A VALUTARE LA PREPARAZIONE DELLO STUDENTE SUGLI ARGOMENTI DEL CORSO CHE NON SONO INCLUSI NEL PROGETTO PRESENTATO. |
| Testi | |
|---|---|
| DISPENSA FORNITA DAL DOCENTE. ARTICOLI SCIENTIFICI. MUSIC AND MATHEMATICS: FROM PYTHAGORAS TO FRACTALS, R. FLOOD, OXFORD PRESS, 2003 MUSIMATHICS: THE MATHEMATICAL FOUNDATION OF MUSIC, G. LOY. MIT PRESS, 2006 MUSIC: A MATHEMATICL OFFERING, D.J. BENSON, CAMBRIDGE, 2007 MATHEMATICS AND MUSIC, D. WRIGHT, AMERICAN MATHEMATICAL SOCIETY, 2009 |
BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2024-08-21]
