Prof. Marco Cococcioni

• The teachers will provide the slides of the lessons.

Argomenti del programma: Main covered topics: Linear Least Squares and Linear Regression. Logistic Regression. Introduction to artificial neural networks. Single-layer and multi-layer perceptron networks. The backpropagation training algorithm. Classification. ROC analysis. Deep learning. Convolutional neural networks. Recurrent neural networks. Gated Recurrent Unit (GRU) networks and Long-Short Term Memory (LSTM) networks.

Argomenti del programma: The first part of the course is devoted to the main algorithms for evolutionary multi-objective optimisation. Then the theory of Reinforcement Learning will be presented, along with practical applications in laboratory. The final part of the course is devoted to advanced topics in artificial intelligence, such as: how to speed up deep neuro-fuzzy networks (using novel representations for real numbers and…

Argomenti del programma: Rappresentazione dell'informazione e organizzazione di un calcolatore. Modello generale dell'architettura del calcolatore. Rappresentazione binaria dell'informazione: numeri, testi ed immagini. Fondamenti di programmazione. Il concetto di algoritmo. Sintassi e semantica di un linguaggio di programmazione. Metodologie di programmazione strutturata.

• Slide del corso, in formato PDF, pubblicate sul sito del corso

Argomenti del programma: Concetti di base della programmazione. Rappresentazione dell'informazione. Programmare in C. Concetti di base della programmazione a oggetti. Programmare in C++. Progettare ed implementare tipi di dato astratti.