Dove e quando

Le lezioni del corso si svolgono presso la macroarea di Scienze:

• Martedì h. 11.30-13.15 aula 19 Sogene
• Mercoledì h. 14-15.45 aula 19 Sogene
• Venerdì h. 14-15.45 aula 5 PP2

Le lezioni avranno inizio martedì 5 Marzo 2024.

Il team Teams associato al corso è accessibile a questo indirizzo

Ricevimento

Il ricevimento studenti avviene secondo due modalità:

• al termine di tutte le lezioni

• mediante appuntamento concordato, da richiedere eventualmente via mail

Esami

Appelli di esame

Sono previsti due appelli di esame per ogni sessione. E’ richiesta l’iscrizione mediante la piattaforma Delphi.

Modalità di esame

L’esame prevede la realizzazione di un progetto, assegnato circa un mese prima della conclusione del corso. Il progetto richiede l’applicazione di tecniche di Machine Learning a un problema specifico, concordato con il docente, la valutazione e la comparazione della loro efficacia e la scrittura di una relazione su quanto realizzato. A meno di eccezioni concordate con il docente, si richiede che il progetto sia preparato per coppie di studenti.

La prova di esame consiste nella illustrazione del lavoro svolto, facendo riferimento alla relazione scritta. E’ inoltre previsto un colloquio orale, per ogni singolo studente, incentrato sui contenuti del corso.

Progetto

Il progetto prevede la scrittura, utilizzando il linguaggio Python, di un programma che richiami e integri tra loro funzionalità di Machine Learning offerte da librerie software ampiamente utilizzate nel settore.

Materiale didattico

Il testo di riferimento principale è il seguente: M. Bishop "Pattern Recognition and Machine Learning", Springer 2006

Nella sezione Bibliografia sono inoltre suggeriti altri testi sull’argomento liberamente disponibili in formato pdf sul web.

Infine, sarà reso disponibile il materiale didattico preparato dal docente, comprendente copia dei lucidi utilizzati nel corso delle lezioni ed ulteriori note su argomenti specifici.