Apprendimento Automatico: Reti Neurali e Metodi Avanzati

Il corso di AA2 si colloca tra i corsi avanzati per la specializzazione in Machine Learning e Computational Intelligence.

Le tematiche affrontate dal corso includono:

Modelli ricorrenti in ambito neurale (RNN), modelli probabilistici e generativi e approcci avanzati basati su kernel.
Il trattamento di dati e problemi complessi.
L'analisi di strumenti e modelli di apprendimento automatico non tradizionali considerando l'estensione a dati non vettoriali, inclusi  sequenze e strutture (alberi e grafi) a dimensione variabile.
Il design di modelli avanzati di apprendimento automatico (con enfasi alla sinergia tra lo sviluppo di nuovi strumenti e il modellamento di applicazioni interdisciplinari innovative).

Il corso intende fornire una base metodologica e la conoscenza di modelli adattivi allo stato dell'arte per il trattamento di dati complessi tipici, ad esempio, delle aree dell'elaborazione del linguaggio, della visione, dell'elaborazione di segnali, della robotica e del controllo, della bioinformatica, della cheminformatica, dell'analisi di testi e documenti web, del trattamento di processi dinamici in sistemi interattivi.

Questi strumenti metodologici sono di particolare interesse per una specializzazione nelle tematiche dell'apprendimento automatico, volta alla costruzione di nuovi modelli e applicazioni interdisciplinari innovative.