ARTIFICIAL INTELLIGENCE: MACHINE LEARNING AND PATTERN RECOGNITION

Il corso si propone di fornire un'introduzione di base ai principi, alle tecniche e alle principali applicazioni dell'intelligenza artificiale, in particolare all'analisi automatica di testi e immagini.

1) Conoscenza storica sulla ricerca svolta nell'ambito dell'intelligenza artificiale.
2) Algoritmi principali di machine learning, con un focus sul sequential data processing.
3) Abilità di base per applicare algoritmi di machine learning nella risoluzione di problemi semplificati.
4) Abilità di base su programmazione scientifica con Python (NumPy, PyTorch, matplotlib, etc.).

Conoscenza base di algebra lineare, calcoolo e teoria della probabilità.

Programma provvisorio

1 Panoramica sul Machine Learning
1.1 Computer Vision
1.2 Apprendimento supervisionato/non supervisionato
1.3 Introduzione a Python

2 Esempi di algoritmi supervisionati e non supervisionati
2.1 K-Nearest Neighbors
2.2 K-Means

3. Modelli di Regressione
3.1 Regressione Lineare
3.1 Regressione Logistica

4. Modelli Connessionisti
4.1 Neurone di McCulloch & Pitts
4.2 Percettrone
4.3 Linear Support Vector Machine

5. Apprendimento profondo
5.1 Percettrone Multistrato
5.2 Rete neurale convolutiva
5.3 Rete neurale ricorrente / Long Short-Term Memory
5.4 Attention Model e Transformer

1) Note del docente e risorse web
2) Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, and Ameet Talwalkar, Foundations of Machine Learning, MIT Press, Second Edition, 2018 || PDF ==> https://cs.nyu.edu/~mohri/mlbook/
3) Kevin Patrick Murphy, Machine Learning: A Probabilistic Perspective, MIT Press, 2012 || PDF ==> https://probml.github.io/pml-book/book0.html
4) Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Rob Tibshirani, An Introduction To Statistical Learning, Springer, 2021 || PDF ==> https://www.statlearning.com/

L'esame consiste in un test scritto. In aggiunta, lo studente può presentare un lavoro di gruppo a scelta tra una presentazione o un progetto sugli argomenti trattati nel corso.

Lavagna, codice di prgrammazione, diapositive.

Inglese

scritto e orale

Questo insegnamento tratta argomenti connessi alla macroarea "Città, infrastrutture e capitale sociale" e concorre alla realizzazione dei relativi obiettivi ONU dell'Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile