Machine Learning: fondamenti e applicazioni

Il corso è rivolto alle persone che vogliono avvicinarsi al mondo del Machine Learning . Le lezioni sono pensate in modo da usare i concetti più tecnici di matematica e statistica solo dove strettamente necessario, cercando in tutti gli altri casi di dare una spiegazione comprensibile anche per chi non abbia conoscenze tecniche.

Benchè le lezioni siano pensate anche per chi non ha un backgroud tecnico, è raccomandato avere delle nozioni di base di algebra lineare (vettori, matrici, operazioni su matrici e vettori), probabilità e statistica (media, varianza, correlazione, massima verosimiglianza) e geometria (retta, pendenza della retta, piano cartesiano).

Tali nozioni sono solo consigliate, e la mancanza di esse non rappresenta un impedimento nel completare il corso in quanto la parte iniziale di esso sarà dedicata ad una breve introduzione ai concetti menzionati.

Il corso proporrà inoltre delle esercitazioni e laboratori opzionali su alcuni argomenti trattati che verranno svolti in Python. I laboratori non sono fondamentali per la comprensione degli argomenti ma possono aiutare ad assimilare meglio i concetti ed avere una più profonda comprensione.