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Machine Learning

Settore Informatica

Viviamo in un'epoca di grande cambiamento scientifico e tecnologico in cui i computer, e più in generale ogni dispositivo elettronico, sono parte integrante del quotidiano. Oggi non solo i computer possono eseguire calcoli, ma anche derivare regolarità automaticamente e “imparare”. In un prossimo futuro, o forse in un prossimo presente! Nell’analisi dei dati, nell’arte, la letteratura e medicina… Non esisteranno campi dove non sia presente “l’apprendimento automatico” (Machine Learning) come strumento per compiere azioni in modo preciso in breve tempo.
Questo corso introduttivo è volto a tutti quelli che per interesse o per semplice curiosità vogliano scoprire come fa un computer a riconoscere fiori, predire il prezzo di un prodotto, consigliare film, musica, comprendere il testo, tradurre, o addirittura a risolvere problemi medici o genetici. Le macchine oggi possono semplificare la vita di tutti prendendo decisioni ponderate, precise ed imparziali.
Il corso prevede un'introduzione all’apprendimento automatico, gli algoritmi di base e alle problematiche legate ai dati, fonte indispensabile per apprendere. Tramite applicazioni semplici ma reali, principalmente tramite l’ausilio del linguaggio di programmazione Python (verranno discusse anche alternative), alla fine del corso si avrà una buona base per cominciare a comprendere argomenti più complicati.

Docente

Alberto Calderone.Ex ricercatore CNR, Sapienza e Tor Vergata, con esperienza in vari capi dell'informatica, machine learning e data science. Dopo un dottorato in algoritmi applicati mi sono dedicato a risolvere problemi in ambito biologico, linguistico ed algoritmico in generale. Una parte rilevante della mia carriera è stata incentrata sulla complessità e lo studio della dinamica di sistemi complessi, esperienza che ha segnato profondamente il modo in cui vivo la vita. Oltre ad una lunga esperienza accademica ho anche una lunga esperienza in ambito industriale. Ho programmato in molti linguaggi e molti contesti, dalle app mobili al software per gestire la distribuzione e l'ottimizzazione di energia. In fine, ho voluto acquisire competenze in ambito didattico conseguendo una certificazione di insegnante rilasciata da Cambridge. La cosa che mi appassiona di più dell'informatica e indubbiamente il fatto che si tratta di una tavolozza di colori con i quali si può realizzare qualsiasi cosa per semplificare la vita e contribuire anche al bene comune. Sono un sostenitore dell'Open Source e Open Science.

Programma

La macchina impara a… (Introduzione al Machine Learning)

Stimare il prezzo di un appartamento (Regressione Lineare)

Stimare la predisposizione ad una patologia (Regressione logistica)

Indovinare a cosa pensi (Alberi)

Comprendere e classificare il testo (Naive Bayes, NLP)

Classificare fiori: raggruppare automaticamente cose simili (Apprendimento non supervisionato)

Pensare (Cenni di Artificial Neural Network)

Il pane quotidiano, i dati: croce e delizia (Introduzione ai dati)

Recupero

Archiviazione

Trattamento

Esempi applicazioni avanzate: creare musica, creare ricette, medicina e farmacologia e altro.

  • 12
    lezioni
  • 24
    ore
  • 2 ORE A SETT
  • Mar
    18:30-20:30
  • Posti Rimasti 7
    Persone che hanno già frequentato il corso:
  • Iscritti + preiscritti in tempo reale 5

Il programma potrà subire cambiamenti in base alle necessità ed i tempi.

È richiesta la conoscenza di base di Python anche se durante il corso di faranno brevi riferimenti anche con altri linguaggi. Verranno anche presentate alternative per fare machine learning anche senza scrivere codice. È consigliata ma NON obbligatoria una conoscenza base di matematica o comunque di ragionamento logico algoritmico.

E' necessario portare il proprio computer.

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