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Apprendimento Automatico - LM Informatica

Anno Accademico 2018/2019


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, 12:30 - 14:00 - Mer, 14:30 - 16:00
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
- Clustering
- Sistemi di raccomandazione
 - 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.
  3. I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville, "Deep Learning", MIT Press, 2016
SLIDES:
ALTRO MATERIALE:
 Ultima Modifica: 28 Ottobre, 2018.