Prof. Giulia Fracastoro

• The main learning resources are slides and supplementary material provided by the teachers.

Argomenti del programma: The course is subdivided in two main modules: Part 1 -- Introduction to Machine Learning (approx. 20h) - Overview of machine learning paradigms (supervised, unsupervised, and reinforcement learning) - General concepts of machine learning (data representation, loss functions, dataset partitioning) - Fundamentals of neural networks - Convolutional Neural Networks basic algorithms (backpropagation, Stochastic Gradient…

• Verrà fornito come materiale di supporto le slide che verranno utilizzate durante l'insegnamento per la trattazione teorica e i testi delle esercitazioni. Tutto il materiale didattico sarà scaricabile attraverso il portale della didattica.

Argomenti del programma: Argomenti trattati nell'insegnamento: - Introduzione allo studio dei sistemi dinamici. Modellistica e rappresentazione in variabili di stato di sistemi dinamici elettrici, meccanici ed elettromeccanici, a tempo continuo (TC) e a tempo discreto (TD) (10.5 ore); - Equilibri di sistemi nonlineari TC e TD e linearizzazione (3 ore); - Definizione di stabilità dell’equilibrio, riconduzione dell'equilibrio all'origine (10…