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:
T. Mitchell , "Machine Learning", McGraw Hill, 1998. (libro
di testo)
E. Alpaydin,"Introduction
to Machine Learning", Cambridge University Press,
2010.