• Edizioni di altri A.A.:
  • 2022/2023
  • 2024/2025

  • Lingua Insegnamento:
    ITALIANO 
  • Testi di riferimento:
    Stuart Russell, Peter Norvig. Intelligenza artificiale. Un approccio moderno. Volume 2. Quarta edizione. Pearson. 2022.

    François Chollet. Deep Learning with Python, Second Edition. Manning Publications. 2021. 
  • Obiettivi formativi:
    Gli studenti saranno in grado di effetturare una corretta formulazione e risolvere problemi di apprendimento automatico.

    Risultati di apprendimento attesi

    Conoscenza e capacità di comprensione

    - Fornire una panoramica sulle principali tecniche di
    apprendimento automatico: classificazione, regressione,
    apprendimento supervisionato e non-supervisionato.
    - Conoscenza del linguaggio di programmazione Python.

    Conoscenza e capacità di comprensione applicate

    - Risolvere problemi di apprendimento automatico a partire da vari insiemi di dati, mediante l'applicazione delle tecniche studiate.
    - Utilizzo del linguaggio di programmazione Python 
  • Prerequisiti:
    Nessuno.
     
  • Metodi didattici:
    Lezioni frontali in aula.
    Esercitazioni in laboratorio in linguaggio Python utilizzando varie librerie per il machine learning. 
  • Modalità di verifica dell'apprendimento:
    Esame scritto/pratico (obbligatorio) e discussione orale (facoltativa). 
  • Sostenibilità:
    Gli argomenti trattati nel corso non sono direttamente riconducibili alla sostenibilità ambientale, sociale ed economica. 

L’obiettivo del corso è presentare le tecniche di apprendimento automatico nell’ambito dell’intelligenza artificiale, quali le reti neurali ed il deep learning, discutendone le proprietà e l’applicabilità.

- Introduzione al linguaggio di programmazione Python
- Apprendimento automatico
- Introduzione al Machine learning
- Reti neurali
- Deep learning
- Reti feedforward
- Reti convoluzionali
- Graph Neural Network (GNN)
- Generative Adversarial Network (GAN)

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