Fondamenti di Machine Learning e Deep Learning
Le lezioni si concentreranno su concetti fondamentali del Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL). Il modulo approfondirà i principi fondamentali dell’apprendimento supervisionato e non supervisionato, spiegando i concetti teorici e fornendo esempi di algoritmi e modelli.
Verranno inoltre introdotte le reti neurali artificiali e verranno approfondite le tecniche legate alla generazione dei modelli, e.g. algoritmo di back propagation, le funzioni di attivazione e le tecniche di ottimizzazione.
Una sezione specifica sarà dedicata alle reti neurali convoluzionali e l’AI generativa, spiegando la loro struttura e le loro applicazioni, come la classificazione e la generazione di immagini.
Take aways
- Implementare algoritmi di apprendimento automatico
- Costruire e ottimizzare reti neurali artificiali per diverse applicazioni
- Applicare tecniche di deep learning
- Valutare le prestazioni dei modelli di machine learning e deep learning
