B3099 - LABORATORIO DI OTTIMIZZAZIONE, INTELLIGENZA ARTIFICIALE E MACHINE LEARNING - IM

Anno Accademico 2023/2024

  • Docente: Ermelinda Della Valle
  • Crediti formativi: 6
  • Lingua di insegnamento: Italiano

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso, lo studente conosce i principi dell'intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico e ne conosce le basi matematiche. Conosce alcuni framework di sviluppo del settore. È capace di concorrere alla progettazione di sistemi capaci di apprendere in modo automatico e di risolvere problemi in diversi ambiti applicativi utilizzando tecniche di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico. Conosce obiettivi, principi e metodi per l'ottimizzazione.

Contenuti

Il corso è costituito di 3 moduli.

I contenuti si dividono nei seguenti macro argomenti:

Overview sull'AI e principali architetture
Fondamenti di Python

Modulo 1
Machine Learning
Supervised Learning
Unsupervised Learning
Reinforcement Learning
Ensemble Learning

Modulo 2
Deep Learning
Artificial Neural Networks
Convolutional Neural Networks
Recurrent Neural Networks
Transformers
Meta Learning

Modulo 3
Panoramica dei modelli linguistici di grandi dimensioni
Large Language Models
Ricerca semantica con LLM
Ottimizzazione

Testi/Bibliografia

Testi consigliati:

Quick Start Guide to Large Language Models: Strategies and Best Practices for Using ChatGPT and Other LLMs
By Author:Sinan Ozdemir
Addison-Wesley Professional
October 2023 

Artificial Intelligence By Example - Second Edition
By Author:Denis Rothman
Publisher:Packt Publishing
February 2020

Artificial Intelligence Programming with Python®
From Zero to Hero
Perry Xiao
Wiley March 2022

Metodi didattici

Il corso si svolge tramite lezioni frontali e di laboratorio

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Lo sviluppo di un progetto, individuale o a gruppi, che attesti la comprensione degli argomenti svolti

Strumenti a supporto della didattica

IDE:

  • VS Code: https://code.visualstudio.com/
  • PyCharm: https://www.jetbrains.com/pycharm/

Strumenti:

  • Jupyter: https://jupyter.org/
  • Google Colab: https://colab.research.google.com
  • Anaconda: https://www.anaconda.com/products/distribution

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Ermelinda Della Valle