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Apprendimento Automatico - LM Informatica

Anno Accademico 2016/2017




DESCRIZIONE DEL CORSO

DOCENTE 

Fabio Aiolli

Dipartimento di Matematica
Via Trieste 63, Padova -- Torre Archimede, IV Piano

aiolli@math.unipd.it, tel. 049 827 1353
Orario di ricevimento: su appuntamento (Ufficio 402, TA)


ORARIO DEL CORSO E AULE

40 ore frontali, in aula 1BC50 (TA) - Lun, 13:30 - 15:00 - Mer, 15:30 - 17:30
8 ore laboratorio, Paolotti  (in orario di lezione)


CONTENUTI DEL CORSO

Il corso si propone di fornire le nozioni fondamentali per la comprensione e la progettazione di sistemi che utilizzano tecniche di Apprendimento Automatico.

- Concetti fondamentali dell'apprendimento automatico
- Apprendimento di concetti
- Apprendimento di alberi di decisione
- Reti Neurali
- Support Vector Machines
- Apprendimento probabilistico
- Algoritmi "semplici" di clustering
- Esemplificazione di casi pratici 


PREREQUISITI


- Nozioni basiche di Algebra Lineare
- Nozioni basiche di Probabilità e Statistica
- Rudimenti programmazione in Python

ESAME

Scritto + Progetto (orale opzionale)



MATERIALE DEL CORSO


TESTI DI RIFERIMENTO:

I principali riferimenti bibliografici del corso sono i seguenti:
  1. T. Mitchell , "Machine Learning", McGraw Hill, 1998. (libro di testo)
  2. E. Alpaydin, "Introduction to Machine Learning", Cambridge University Press,  2010.

SLIDES:
ALTRO MATERIALE:


 Ultima Modifica: 23 Ottobre, 2015.