ADVANCED MACHINE LEARNING AND KNOWLEDGE DISCOVERY

12 CFU - 1° e 2° semestre

Docenti titolari dell'insegnamento

VINCENZA CARCHIOLO - Modulo ADVANCED MACHINE LEARNING - INF/01 - 6 CFU
Email: vincenza.carchiolo@unict.it
Edificio / Indirizzo: Edificio 3 - piano V - stanza 11
Telefono: 095 7382359
Orario ricevimento: martedi e venerdi dalle ore 11 alle ore 12
CONCETTO SPAMPINATO - Modulo KNOWLEDGE DISCOVERY - ING-INF/05 - 6 CFU
Email: cspampin@dieei.unict.it
Edificio / Indirizzo: DIEEI, Plesso 13, stanza 8, Cittadella Universitaria
Telefono: 095/7382057
Orario ricevimento: Su prenotazione via email


Obiettivi formativi


Modalità di svolgimento dell'insegnamento


Prerequisiti richiesti



Frequenza lezioni



Contenuti del corso



Testi di riferimento


Altro materiale didattico



Programmazione del corso

ADVANCED MACHINE LEARNING
 ArgomentiRiferimenti testi
1Introduction to Machine Learning1,3 
2Python review
3Pandas, Numpy, Matplotlib2,3 
4Classification and Prediction: K-Nearest-Neighbor
5Classification and Naive Bayes
6Decision Tree1,3 
7Regression models
8Evaluating predictive models
9Ensemble Models: Bagging and Boosting
10Clustering using K-Means
11Hierarchical Clustering
12Association Rule discovery
13Dimensional reduction
14Singular Value Decomposition
15Advanced topic1,3 
16Sckit learn
17ML in NLP
18ML for Reccomender System
KNOWLEDGE DISCOVERY
 ArgomentiRiferimenti testi
1Neural networks: derivatives, gradient descent, back-propagation
2Deep Learning: basic concepts, optimization algorithms, training procedures1, 3 
3Convolutional Neural Networks1,3 
4Recurrent Neural Networks1,3 
5Unsupervised Learning with Deep Networks: Representation and Feature Learning1, 3 
6Autoencoders and Variational Autoencoders1, 3 
7Generative Adversarial Networks1, 3 
8Reinforcement Learning: Deep Q-Networks and Policy Gradient
9Deep Learning Frameworks: PyTorch and Jupyter Notebooks2, 3 


Verifica dell'apprendimento


MODALITÀ DI VERIFICA DELL'APPRENDIMENTO

ESEMPI DI DOMANDE E/O ESERCIZI FREQUENTI



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