Il corso si propone di fornire conoscenze su linguaggi e tecniche di programmazione, algoritmi e strutture dati utili per il calcolo scientifico e conoscenze di tecniche per l’Apprendimento Automatico (Machine Learning) e l’Apprendimento Profondo (Deep Learning).
Il corso sarà strutturato in due moduli.
Nel primo modulo, saranno fornite informazioni sulla struttura del calcolatore e la gestione della memoria. Saranno poi introdotte le basi del linguaggio di programmazione Python e saranno trattate le strutture dati fondamentali. Sarà illustrato l’utilizzo di funzioni, cicli e istruzioni condizionali. Saranno inoltre presentati i concetti di programmazione ad oggetti e programmazione ricorsiva. Saranno fornite informazioni per la gestione del codice, il mining sui dati e la visualizzazione dei risultati.
Nel secondo modulo, saranno presentati i concetti fondamentali relativi all’ Apprendimento Automatico ed all’Apprendimento Profondo. Saranno poi presentate le principali tecniche per l’Apprendimento Automatico supervisionato e non supervisionato e le librerie necessarie per lo sviluppo di modelli di regressione e classificazione.
Saranno infine presentate le principali architetture delle Reti Neurali Profonde (Deep Neural Network) e le librerie per il loro sviluppo.

• Informazioni Generali
• Il linguaggio Python
• Machine Learning
• Support Vector Machine
• k-Nearest Neighbors, Regressione Lineare e Regressione Logistica
• Alberi Decisionali e Random Forest
• Apprendimento non Supervisionato
• Introduzione alle Reti Neurali Artificiali
• Reti Neurali Convoluzionali
• Reti Neurali Ricorrenti