CODICE | 98959 |
---|---|
ANNO ACCADEMICO | 2022/2023 |
CFU |
|
SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE | INF/01 |
LINGUA | Inglese |
SEDE |
|
PERIODO | 1° Semestre |
MATERIALE DIDATTICO | AULAWEB |
Il corso fornisce conoscenze di base riguardo a tecniche di machine learning, classiche ed attuali, che possono vantaggiosamente essere applicate in campi diversificati come l'automazione delle linee di produzione, il controllo di qualità, la robotica, la sorveglianza, i veicoli a guida automatica, e molti altri.
Questo corso fornisce una introduzione alle discipline dell'apprendimento automatico e pattern recognition statistica. Gli argomenti comprendono: (1) Elementi e teoria della pattern recognition. (2) Apprendimento supervisionato: concetti e metodi. (3) Apprendimento non supervisionato: concetti e alcuni metodi rappresentativi. (4) Metodo di lavoro e buone pratiche in apprendimento automatico. Il corso presenterà anche casi di problemi risolti con successo e possibili applicazioni e casi di studio nei campi della robotica e della automazione industriale intelligente
Lo studente che abbia seguito il corso con profitto sarà in grado di:
Ulteriori argomenti di base (elementi di probabilità, di statistica, di ottimizzazione) verranno forniti durante il corso.
Lezioni, laboratori guidati, compiti a casa assegnati
Slide/dispense del corso
Per una bibliografia dettagliata fare riferimento alla pagina Aulaweb del corso (da https://corsi.unige.it/9269#chapter-5 aprire Manifesto degli Studi, cercare Machine Learning e cliccare)
Ricevimento: - A disposizione per 20 minuti dopo ciascuna lezione - Su appuntamento.
STEFANO ROVETTA (Presidente)
FRANCESCO MASULLI (Presidente Supplente)
L'orario di tutti gli insegnamenti è consultabile su EasyAcademy.
Scritto, pratica
- Esercitazioni in itinere (50%)
- Quiz finale (50%)
Data | Ora | Luogo | Tipologia | Note |
---|---|---|---|---|
09/01/2023 | 14:00 | LA SPEZIA | Scritto + Orale | |
07/02/2023 | 14:00 | LA SPEZIA | Scritto + Orale | |
16/06/2023 | 14:00 | LA SPEZIA | Scritto + Orale | |
29/06/2023 | 14:00 | LA SPEZIA | Scritto + Orale | |
05/09/2023 | 14:00 | LA SPEZIA | Scritto + Orale |