DOCENTE
Prof. Fabio Aiolli
Dipartimento di Matematica
Via Trieste 63, Padova -- Torre Archimede, IV Piano
aiolli@math.unipd.it, tel. 049 827 1441
Orario di ricevimento: su appuntamento (Ufficio 522, 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
- Alberi di decisione
- Reti Neurali
- Support Vector Machines
- Rappresentazione
- Apprendimento probabilistico
- Comitati
- 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:
T. Mitchell , "Machine Learning", McGraw Hill, 1998. (libro
di testo)
E. Alpaydin,"Introduction
to Machine Learning", Cambridge University Press,
2010.
C.M. Bishop,"Pattern Recognition and Machine Learning", Springer,
2006.
I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville, "Deep Learning",
MIT Press, 2016
