FOUNDATIONS OF MACHINE LEARNING

Anno accademico
2025/2026 Programmi anni precedenti
Titolo corso in inglese
FOUNDATIONS OF MACHINE LEARNING
Codice insegnamento
CM0623 (AF:576775 AR:323781)
Lingua di insegnamento
Inglese
Modalità
In presenza
Crediti formativi universitari
6 su 12 di FOUNDATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING
Livello laurea
Laurea magistrale (DM270)
Settore scientifico disciplinare
INF/01
Periodo
I 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.

Statistical learning theory, support vector machines e metodi "kernel".

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.

I. Goodfellow, Y. Bengio and A. Courville. Deep Learning, MIT Press, 2016.
L'esame consiste in una prova orale. Le domande della discussione orale potranno spaziare su tutti gli argomenti trattati a lezione.
orale
La gradazione del voto è stabilita come segue:

A. I punteggi nell'intervallo 18-22 verranno assegnati in presenza di una ⁠conoscenza sufficiente del programma

B. I punteggi nell'intervallo 23-26 verranno assegnati in presenza di una ⁠buona conoscenza del programma

C. I punteggi nell'intervallo 27-30 verranno assegnati in presenza di un'⁠ottima conoscenza di tutte le tematiche del programma

La lode verrà assegnata in presenza di un esame perfetto e a fronte di una esposizione orale brillante.
Presentazione powerpoint e lavagna.
Programma definitivo.
Data ultima modifica programma: 24/09/2025