Ingegneria delle Telecomunicazioni

Il corso propone una introduzione alla teoria ed agli algoritmi di apprendimento automatico in contesto supervisionato (k-nn, reti neurali, support vector machine) ed in misura minore in contesto non supervisionato (k-means, gaussian mixture models, self-supervised learning). Obiettivi di apprendimento attesi: Gli studenti acquisiranno familiarità con i principali algoritmi di machine learning supervisionato e non supervisionato, oltre ad una conoscenza effettiva dei necessari prerequisiti (algebra lineare, probabilità, ottimizzazione). Il corso sarà inoltre corredato da diversi laboratori pratici nel corso dei quali gli studenti impareranno ad implementare le tecniche studiate a lezione.