In questo corso, gli studenti esploreranno i fondamenti e le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale (AI) e del Machine Learning (ML). A partire da un’introduzione ai concetti di base dell’AI e proseguendo con i ruoli legati ai dati, i modelli di ML e i principali compiti del machine learning, come la regressione e la classificazione, il programma copre sia aspetti teorici sia pratici.

Gli studenti apprenderanno i diversi paradigmi del machine learning, inclusi l’apprendimento supervisionato e non supervisionato, e approfondiranno famiglie di algoritmi come i metodi basati su alberi e le reti neurali. Durante il corso saranno forniti esempi pratici in Python e gli studenti avranno accesso a repository online per attività di apprendimento pratico.

Il corso si conclude con un’attenzione alle applicazioni pratiche del ML in ambiti come l’elaborazione del linguaggio naturale e l’analisi delle immagini, oltre a un modulo sull’Explainable AI (XAI), che sottolinea l’importanza di pratiche di AI etiche. Questo corso, dal taglio essenziale, mira a fornire una comprensione completa dell’AI e del ML, con particolare attenzione alle loro implicazioni pratiche in diversi settori industriali.