FAD - Introduzione all'intelligenza artificiale: Dalle basi storiche al machine learning applicato

Il corso introduce l'intelligenza artificiale partendo dalle sue origini e dai metodi classici, per arrivare alla logica del machine learning e del deep learning. Si spiega la differenza tra apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo, con esempi di regressione, classificazione, alberi decisionali e raggruppamento tramite k-means e DBSCAN. È pensato per chi lavora come ingegnere e vuole capire quali strumenti usare per analizzare dati, fare previsioni o organizzare insiemi di informazioni, senza dover già padroneggiare la programmazione. Alla fine si vede come applicare queste tecniche a problemi tecnici reali, così da saper scegliere il metodo più adatto al caso. La fruizione è online e asincrona, con un costo di 40 euro e 4 crediti formativi professionali.

• AI: chi è costei?
• AI: un po’ di Storia…
• Concetti preliminari
• AI: Approccio classico
• Machine Learning in pillole
• I tre approcci del ML: supervised, unsupervised, with reward
• Classificazione per output: Classificazione, Regressione, Clustering
• Dal Machine al Deep Learning
• Tecniche supervisionate
• Regressione lineare
• Regressione non lineare
• Classificazione
• Decision Trees/Rules
• Tecniche non supervisionate
• Associazione A-priori
• Clustering (k-means, dbscan)
• Applicazioni del Machine Learning supervisionato e non supervisionato per la risoluzione di casi ingegneristici