Machine learning, statistical learning, deep learning and artificial intelligence

A.A. 2018/2019
Insegnamento per
12
Crediti massimi
80
Ore totali
SSD
INF/01 SECS-S/01
Lingua
Inglese

Struttura insegnamento e programma

Edizione attiva
Responsabile
Moduli o unità didattiche
Module Machine Learning
INF/01 - INFORMATICA - CFU: 6
Lezioni: 40 ore

Module Statistical Learning, Deep Learning and Artificial Intellingence
SECS-S/01 - STATISTICA - CFU: 6
Lezioni: 40 ore

STUDENTI FREQUENTANTI
Prerequisiti e modalità di esame
basic statistical knowledge and programming
Metodi didattici
classroom and laboratories
Module Machine Learning
Metodi didattici
classroom and laboratories
Module Statistical Learning, Deep Learning and Artificial Intellingence
Programma
Classification methods
Tree-based methods (cart, random forests, etc)
Regularization methods: Lasso, Lars, Elastic Net
Dimensionality reduction methods
Neural-Networks
Convolutional Neural Networks
Deep-Learning
Bayesian learning and principles of Artifical Intelligence.
Materiale didattico e bibliografia
Handouts and online resources
STUDENTI NON FREQUENTANTI
Prerequisiti e modalità di esame
basic statistical knowledge and programming
Module Statistical Learning, Deep Learning and Artificial Intellingence
Programma
Classification methods
Tree-based methods (cart, random forests, etc)
Regularization methods: Lasso, Lars, Elastic Net
Dimensionality reduction methods
Neural-Networks
Convolutional Neural Networks
Deep-Learning
Bayesian learning and principles of Artifical Intelligence.
Materiale didattico e bibliografia
Handouts and online resources
Periodo
Terzo trimestre
Periodo
Terzo trimestre
Modalità di valutazione
Esame
Giudizio di valutazione
voto verbalizzato in trentesimi
Docente/i
Ricevimento:
Mercoledì 9:30-12:30
via Celoria 18, stanza 7007