Deep learning con applicazioni

L'insegnamento affronta il tema dell'apprendimento profondo (Deep Learning) da un punto di vista teorico e pratico, introduce i diversi elementi di base dell'apprendimento (modelli non lineari, tecniche di minimizzazione, convalida incrociata e ottimizzazione degli iperparametri) e si sofferma sui principali modelli di apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo.

Al termine dell'insegnamento lo studente sarà in grado di:

- illustrare modelli di apprendimento profondo nel contesto di apprendimento
supervisionato, non supervisionato e per rinforzo.

- identificare modelli di apprendimento profondo adeguati alla risoluzione di
problemi in ambito di fisica e oltre.

- utilizzare software e librerie per lo sviluppo di modelli di apprendimento
profondo.