• Edizioni di altri A.A.:
  • 2023/2024

  • Lingua Insegnamento:
    Italiano 
  • Testi di riferimento:
    Appunti dalle lezioni del docente; Deep learning book: https://www.deeplearningbook.org/;
    Neural networks and deep learning: http://neuralnetworksanddeeplearning.com/
     
  • Obiettivi formativi:
    Introdurre i principi base delle reti neurali.

    RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI

    CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE:

    Alla fine dell’insegnamento lo studente dovrà:
    -) comprendere cosa sono le reti neurali;;
    -) capire le differenze tra i diversi principi base;
    -) conoscere i più importanti modelli.

    CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE APPLICATE:

    Alla fine dell’insegnamento lo studente dovrà essere in grado di:
    -) capire se un certo problema può essere risolto con una certa tecnica;
    -) formalizzare un problema;
    -) operare nell'ambito del machine larning con reti neurali.

    ABILITÀ DI COMUNICAZIONE:

    Alla fine dell’insegnamento lo studente dovrà essere in grado di esporre i concetti appresi, utilizzando un linguaggio corretto e preciso.

    CAPACITÀ DI APPRENDERE:

    Alla fine dell’insegnamento lo studente dovrà essere in grado di leggere testi e articoli di ricerca.
     
  • Prerequisiti:
    Nessuno.
     
  • Metodi didattici:
    Lezioni frontali in aula.
     
  • Modalità di verifica dell'apprendimento:
    Progetto.
     
  • Sostenibilità:
    Non tratta tematiche riconducibili alla sostenibilità ambientale.
     
  • Altre Informazioni:
    E-mail: parton@unich.it.
    Cellulare di riferimento: 349-5323-199.
     

-) Introduzione al machine learning;
-) introduzione alle reti neurali;
-) Esempi e applicazioni.
-) introduzione a Python+Keras;
-) implementazioneesempi in Keras.

-) Introduzione al machine learning;
-) introduzione alle reti neurali;
-) Esempi e applicazioni.
-) introduzione a Python+Keras;
-) implementazioneesempi in Keras.

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