Il corso approfondisce alcuni concetti di Machine Learning, una branca dell'AI e dell'informatica che si concentra sull'utilizzo di dati e algoritmi per imitare il modo in cui gli esseri umani imparano. Durante il corso verranno approfonditi alcuni algoritmi "classici", studiandone il funzionamento e provando ad implementarli da zero per poterne meglio comprenderne il funzionamento.
Articolazione didattica
A. INTRODUZIONE A PYTHON PER IL ML: 3 ORE
- Ripasso dei concetti base di Python
- Librerie Numpy, PyPlot e Sklearn
B. APPRENDIMENTO SUPERVISIONATO: 3 ORE
- La classificazione: problema e casi d'uso
- Nearest neighbor
- Support-Vector Machine
C. APPRENDIMENTO NON SUPERVISIONATO: 3 ORE
- Il clustering e la ricerca di pattern: problema e casi d'uso
- K-means
- Principal component analysis
D. RETI NEURALI: 3 ORE
- Introduzione al mondo delle NN
- Perceptron
- Artificial Neural Network