Obiettivi del Corso e Risultati di apprendimento attesi

1. Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding)

1. comprensione dei principi del Data Analytics
2. comprensione dei principi dell’architettura dell’analisi di Reti
3. comprensione dei principi della rappresentazione dei dati
4. comprensione dei principi della machine learning
5. comprensione dei principi dell’intelligenza artificiale

 

• Capacità di applicare conoscenza a comprensione (applying knowledge and understanding)

• capacità di utilizzo dei principali algoritmi e modelli di Data Mining
• capacità di utilizzo di algoritmi di Intelligenza Artificiale
• conoscenze di base sugli aspetti di Network Embedding e Analysis
• abilità a progettare la risoluzione di problemi mediante gli algoritmi del dominio
• abilità a realizzare una soluzione algoritmica in linguaggio Python

Programma

Argomenti in breve

 Addestrare gli algoritmi a compiti di classificazione

 Utilizzare algoritmi di Network Analysis ed Embedding

 Utilizzare i classificatori della libreria scikit-learn

 Selezionare i dati con le tecniche di pre-elaborazione

 Ridurre la dimensionalità dei dati con le tecniche compressione

 Conoscere, valutare e combinare i modelli di machine learning

 Integrare modelli di machine learning in applicazioni web

 Elaborare previsioni attraverso i modelli di analisi a regressione

 Individuare nuovi cluster e pattern di dati

 Addestrare reti neurali.

 Creare analisi del sentiment elaborando dati testuali dai social media

 Lavorare con Theano per ottimizzare gli algoritmi di machine learning

Stima dell’impegno orario richiesto per lo studio individuale del programma

Lezione Frontale 48 Ore

Studio Individuale 102 Ore

Risorse per l'apprendimento

Machine Learning in Python. S Rascka

Data Science and Algorithms S Skiena

Deep Learning Y. Bengio Mit Press Volume 1

• Dispense del Corso.

Altro materiale didattico

diapositive e dispense scaricabili dal sito

Attività di supporto

Modalità di frequenza

Le modalità sono indicate dal Regolamento didattico d’Ateneo.

 

Modalità di accertamento

Le modalità generali sono indicate nel regolamento didattico di Ateneo all’art.22 consultabile al link http://www.unicz.it/pdf/regolamento_didattico_ateneo_dr681.pdf

Obiettivo della prova d’esame consiste nel verificare il livello di raggiungimento degli obiettivi formativi precedentemente indicati.
L’esame è costituito da una prova orale. La seguente griglia specifica i criteri di valutazione.

	Conoscenza e comprensione argomento	Capacità di analisi e sintesi	Utilizzo di referenze
Non idoneo	Importanti carenze. Significative inaccuratezze.	Irrilevanti. Frequenti generalizzazioni. Incapacità di sintesi.	Completamente inappropriato.
18-20	A livello soglia. Imperfezioni  evidenti.	Capacità appena sufficienti.	Appena appropriato.
21-23	Conoscenza routinaria.	E’ in grado di analisi e sintesi corrette. Argomenta in modo logico e coerente	Utilizza le referenze standard.
24-26	Conoscenza buona.	Ha buone capacità di analisi e sintesi. Argomenti espressi coerentemente.	Utilizza le referenze standard.
27-29	Conoscenza più che buona.	Ha notevoli capacità di analisi e sintesi.	Ha approfondito gli argomenti.
30-30L	Conoscenza ottima.	Ha notevoli capacità di analisi e sintesi.	Importanti approfondimenti.