Dipartimento di Agraria - Università Mediterranea di Reggio Calabria - Didattica

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DECISION SUPPORT SYSTEMS and ECONOMIC INTELLIGENCE

Corso

Ingegneria Industriale

Curriculum

INGEGNERIA GESTIONALE

Orientamento

Orientamento unico

Anno Accademico

2022/2023

Crediti

Settore Scientifico Disciplinare

SECS-S/06

Anno

Secondo anno

Unità temporale

Secondo semestre

Ore aula

Attività formativa

Attività formative affini ed integrative

Canale unico

Docenti

Massimiliano Ferrara - Tiziana Ciano

Obiettivi

La gestione delle Informazioni, dei dati e dei Big Data, dei relativi modelli quantitativi a supporto del Decision-maker, caratterizzano sempre di più il processo decisionale che è richiesto in un’epoca dominata dalla complessità e dalla incertezza. Sapere interpretare, leggere efficacemente i dati a disposizione di un’impresa e creare modelli appropriati per l’individuazione delle strategie ottimali rappresentano la chiave per competere efficacemente sul mercato globale. Decision Support Systems & Economic Intelligence costituisce un corso integrato teso a far acquisire competenze, conoscenza di tecnologie e metodi che consentono di analizzare dati, sia attuali sia relativi alle performance aziendali del passato, al fine di orientare il processo decisionale e la pianificazione attraverso attività di forecasting. Il corso fornisce un’ampia introduzione ai Sistemi di Supporto Decisionale, consentendo agli Studenti di acquisire familiarità con varie tipologie di problemi e con i metodi quantitativi che sono maggiormente utilizzati nella soluzione di problemi economico-gestionali e alla elaborazione di strategie decisionali. Sarà privilegiato un approccio orientato alle applicazioni. Un'attenzione specifica sarà dedicata all'implementazione pratica delle metodologie proposte attraverso pacchetti software di comune utilizzo nella pratica aziendale (Excel), introduzione all'uso di Python e delle reti neurali. Una parte del Corso sarà dedicata alla Teoria delle Decisioni in condizioni di incertezza e all'Intelligenza artificiale (machine learning e deep learning).

Programma

PARTE I – Prof. Massimiliano Ferrara - Decisioni, Intelligenza artificiale e modelli predittivi

1. Intelligenza artificiale e modelli quantitativi: Classificazione e Predizione, Algoritmi di Forecasting, Teoria Bayesiana, Alberi decisionali.
3. Teoria dei Grafi e Machine Learning
4.Teoria delle Decisioni in condizioni di incertezza e teoria dei giochi: Utilità attesa, giochi competitivi, cooperativi, giochi in forma estesa, giochi dinamici.

PARTE II - Prof.ssa Tiziana Ciano – Modelli di Supporto alle decisioni e Economic Intelligence

1. Sistemi di supporto alle decisioni, Data Warehousing, Big Data, Data Mining, Business Intelligence, Metodi di Classificazione.
2. La Programmazione lineare: teoria delle soluzioni, risoluzione per via grafica, Problema Primale/Duale, Modelli e applicazioni gestionali con il Risolutore di Excel.
3. La Programmazione Nonlineare. Le condizioni di Kuhn-Tucker e problemi connessi
4. Introduzione all'utilizzo di Python

Testi docente

• Bertini C., Gambarelli G., Stach I.,: "STRATEGIE" , G. Giappichelli Editore, Torino, 2019. Capitoli: 4-11-12-13-14-15-16-17
• Ferrara M., Ciano T., Mallamaci V.,: ", Prolegomeni di Programmazione Nonlineare", University PRESS - Centro stampa di Ateneo, 2021
• Fotia P., Introduzione all’uso di Python, University PRESS – Centro Stampa di Ateneo, 2023
• Materiale didattico a cura dei Docenti.

Erogazione tradizionale

Sì

Erogazione a distanza

Frequenza obbligatoria

Valutazione prova scritta

Valutazione prova orale

Sì

Valutazione test attitudinale

Valutazione progetto

Valutazione tirocinio

Valutazione in itinere

Prova pratica

Ulteriori informazioni

Materiale didattico
Ricevimento
Avvisi
Orario lezioni
Codice insegnamento

Nessun materiale didattico inserito per questo insegnamento

Elenco dei rievimenti:

Descrizione	Avviso
Ricevimenti di: Massimiliano Ferrara
ORARIO DI RICEVIMENTO (dal 29 febbraio 2024) Il Prof. Massimiliano Ferrara riceve ogni LUNEDI’ E MERCOLEDI’ dalle 10.00 alle 12.00 (eventualmente anche attraverso la piattaforma Microsoft TEAMS, previo appuntamento a mezzo e-mail): E' previsto un servizio di tutoraggio a favore degli Studenti, organizzato dall’Assistant Professor del Gruppo di Ricerca del Decisions_LAB: - Dr.ssa Tiziana CIANO - (email: t.ciano@univda.it): riceve Studenti e gli Studenti tesisti il GIOVEDI' dalle 15.00 alle 17.00 previo appuntamento a mezzo email attraverso la piattaforma Microsoft TEAMS. INSEGNAMENTI: BUSINESS ANALYTICS E MATEMATICA PER L'ECONOMIA.

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