Dove e quando
Le lezioni del corso si svolgono presso la macroarea di Scienze a partire da lunedì 7/10/2024:
il Lunedì dalle ore 14.00 alle 15.30 in aula 19
il Giovedì dalle ore 11.30 alle 13.00 in aula 5 PP2
il Venerdì dalle ore 11.30 alle 13.00 in aula 13
Teams
Il team Teams relativo al corso è accessibile qui
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, definito su un dataset fornito dal docente, la valutazione e la comparazione della loro efficacia e la scrittura di una relazione. A meno di eccezioni concordate con il docente, si richiede che il progetto sia realizzato per coppie di studenti.
La prova di esame consiste nella illustrazione del lavoro fatto, 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 notebook Jupyter/Python che richiami e integri tra loro funzionalità di Machine Learning offerte da librerie software ampiamente utilizzate nel settore.
Materiale didattico
Il testo di riferimento è il seguente: M. Bishop "Pattern Recognition and Machine Learning", Springer 2006
Saranno 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.
