ARTIFICIAL INTELLIGENCE: MACHINE LEARNING AND PATTERN RECOGNITION

Anno accademico
2021/2022 Programmi anni precedenti
Titolo corso in inglese
ARTIFICIAL INTELLIGENCE: MACHINE LEARNING AND PATTERN RECOGNITION
Codice insegnamento
CM0472 (AF:354801 AR:185427)
Modalità
In presenza
Crediti formativi universitari
6 su 12 di ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Livello laurea
Laurea magistrale (DM270)
Settore scientifico disciplinare
INF/01
Periodo
II Semestre
Anno corso
1
Sede
VENEZIA
Spazio Moodle
Link allo spazio del corso
Il corso si propone di fornire un'introduzione ai principi, alle tecniche e alle principali applicazioni dell'intelligenza artificiale, con particolare riferimento all'inferenza, all'apprendimento automatico e al riconoscimento delle forme.
1. Conoscenza e comprensione
1.1. acquisire i modelli principali e gli algoritmi di machine learning e pattern recognition

2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione
2.1. saper applicare i modelli studiati a problemi reali
2.2. sapere valutare criticamente le prestazioni ed il comportamento di un modello applicato ad un problema concreto

3. Capacità di giudizio
3.1. sapere comprendere quali caratteristiche dei vari modelli studiati meglio si adattano ad un problema dato
3.2. saper valutare criticamente le caratteristiche teoriche dei modelli proposti;
Familiarita' con i concetti fondamentali dell'analisi matematica e del calcolo delle probabilità.
Teoria dell'informazione e inferenza: codifica di sorgente, codifica di canale.

Apprendimento e inferenze con le reti neurali: modelli "feed-forward", architetture "profonde" (deep learning) e modelli analoghi.

Apprendimento non supervisionato e semi-supervisionato: K-means, clustering "spettrale", insiemi dominanti, modelli basati sulla teoria dei giochi.
D. J. C. MacKay. Information Theory, Inference, and Learning Algorithms. Cambridge University Press, 2003.
Orale e discussione di un progetto concordato con il docente.
Presentazione powerpoint e lavagna.
Inglese
Per favorire uno studio "attivo" degli argomenti trattati, lo studente sviluppera un semplice progetto, concordato con il docente, che sara poi oggetto di discussione in sede di esame.
orale
Programma definitivo.
Data ultima modifica programma: 13/09/2021