MACHINE LEARNING

iten
Codice
90498
ANNO ACCADEMICO
2021/2022
CFU
9 cfu al 1° anno di 10852 COMPUTER SCIENCE (LM-18) GENOVA

5 cfu al 2° anno di 8732 INGEGNERIA ELETTRONICA (LM-29) GENOVA

5 cfu al 2° anno di 10376 INGEGNERIA CHIMICA E DI PROCESSO (LM-22) GENOVA

5 cfu al 2° anno di 10720 ENVIRONMENTAL ENGINEERING (LM-35) GENOVA

SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE
INF/01
LINGUA
Inglese
SEDE
GENOVA (COMPUTER SCIENCE )
periodo
1° Semestre
materiale didattico

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

Learning how to use classical supervised and unsupervised machine learning algorithms by grasping the underlying computational and modeling issues.

PREREQUISITI

Basic probability, calculus, algorithms.

PROGRAMMA/CONTENUTO

The Course covers the basic ideas behind statistical learning and a number of prototypical supervised approaches, including, local methods, regularization networks, linear and non linear models. The Course also cover basic unsupervised problems such as clustering and dimensionality reduction. Special effort is devoted to discussing how to set up a repliable machine learning pipelines.

DOCENTI E COMMISSIONI

Ricevimento: Ricevimento su appuntamento da concordare via email (nicoletta.noceti@unige.it)

Commissione d'esame

NICOLETTA NOCETI (Presidente)

ELENA NICORA

LORENZO ROSASCO (Presidente Supplente)

ALESSANDRO VERRI (Supplente)

ESAMI

Calendario appelli

Data Ora Luogo Tipologia Note
21/12/2021 09:00 GENOVA Esame su appuntamento
20/01/2022 09:30 GENOVA Orale
01/02/2022 09:00 GENOVA Esame su appuntamento
03/02/2022 09:30 GENOVA Orale
31/05/2022 09:00 GENOVA Esame su appuntamento
16/06/2022 09:30 GENOVA Orale
05/07/2022 09:00 GENOVA Esame su appuntamento
07/07/2022 09:30 GENOVA Orale
30/08/2022 09:00 GENOVA Esame su appuntamento