MATLAB – Machine learning

Avanzato

Cosa imparerai

  • Definizioni e sottoproblemi del machine learning
  • Reti neurali artificiali
  • Deep learning
  • Altri algoritmi di machine learning (Naive Bayes, Decision Trees, k-means, ecc…)
  • Sistemi di raccomandazione
  • Analisi e forecasting delle serie storiche
  • Tracking e detection degli oggetti e dei volti in immagini e video
  • Sentiment analysis dei testi
  • Uso dei relativi toolbox di Matlab

A chi è rivolto

Studenti Universitari, Accademici, Professionisti e Tecnici e a coloro i quali vogliano acquisire le competenze in Machine Learning in MATLAB

Requisiti

Per poter seguire il corso gli utenti devono avere dimestichezza con la programmazione in Matlab. È utile, ma non obbligatoria la conoscenza dell’algebra lineare e dell’analisi matematica

Costi

Tariffa scontata per iscrizioni entro il 20 agosto 2023

  • Studenti: 200 €
  • Accademici/Privati: 300 €

Tariffa per iscrizioni dal 21 agosto al 4 settembre 2023

  • Studenti: 400 €
  • Accademici/Privati: 500 €

Per usufruire della tariffa STUDENTI, inviare una mail a [email protected] allegando un’autocertificazione che attesti l’appartenenza ad un Ateneo e inserire il seguente coupon nel carrello: MAT_ML_STUD

Contenuto del corso

Introduzione al Machine Learning

  • Definizione di Machine Learning
  • Problemi di Machine Learning
  • Algoritmi

Introduzione alle Reti Neurali (ANN)

  • Ispirazione biologica
  • Rete feed forward
  • Addestramento
  • Reti topologiche

Toolbox di Matlab per il Machine Learning

  • Deep Learning Toolbox
  • Valutazione delle performance
  • Statistics and Machine Learning Toolbox

Altri algoritmi

  • Ripasso della teoria delle probabilità e regola di Bayes
  • Algoritmi di classificazione (Naive Bayes, Decision Trees)
  • Algoritmi di clustering (k-means, clustering gerarchico)
  • Algoritmi di stima della densità di probabilità (misture di gaussiane)
  • Riduzione della dimensionalità

Deep Learning

  • Definizione e differenza con ML classico
  • Addestramento
  • Convolutional Neural Networks
  • Deep Network Designer App

Sistemi di raccomandazione

  • Definizione
  • Raccomandazione basata su dati demografici e contenuti
  • Filtraggio collaborativo
  • Altri approcci
  • Valutazione dei risultati

Serie storiche

  • Definizione
  • Previsione e forecast
  • Modelli statistici
  • Reti neurali ricorrenti

Identificazione e inseguimento di oggetti in immagini e video

  • Definizione di identificazione
  • Tracking
  • Algoritmo di Viola-Jones

Analisi dei dati testuali e sentiment analysis

  • Problemi dell’analisi del linguaggio naturale
  • Rappresentazione e codifica
  • Text Analytics toolbox
  • Sentiment analysis

MATLAB – Machine learning

Avanzato

500,00 

Esaurito

Esaurito

Autore: Giuseppe La Tona

Lingua: Italiano

Durata: 2 gg

Tipologia: Online Sincrono

Periodo: 8 - 9 Settembre 2023

Data di pubblicazione: 13 Aprile 2023

Ricercatore presso l’Istituto di Ingegneria del Mare del Consiglio Nazionale delle Ricerche, sede di Palermo. I suoi interessi di ricerca sono gli algoritmi di ottimizzazione e di machine learning per la gestione dell’energia e il forecasting di serie storiche legate all’energia. Si occupa di sistemi di gestione dell’energia per edifici intelligenti e veicoli intelligenti. Attualmente è responsabile locale del progetto PRIN HEROGRIDS.

500,00 

Esaurito

Esaurito

Informazioni dettagliate

Descrizione

Il corso riguarda l’apprendimento automatico (Machine Learning) a partire dai dati. Gli utenti impareranno ad addestrare modelli per la classificazione e per la regressione e modelli di clustering dei dati. Le tecniche apprese potranno essere applicate nell’ambito dell’analisi ed elaborazione di immagini e video, della previsione di serie storiche come quelle meteoclimatiche o quelle finanziarie, dell’analisi del linguaggio naturale, e dei sistemi automatici di raccomandazione.

ATTESTATI E CREDITI FORMATIVI

Al termine del Corso verrà rilasciato un attestato di partecipazione indicante il numero di ore di lezione effettivamente frequentate.
Ai fini dell’eventuale riconoscimento di Crediti Formati (CFU) derivanti dalla frequenza del Corso, lo studente potrà rivolgersi al Presidente del proprio Corso di Studi per maggiori informazioni.

COSTI

Tariffa scontata per iscrizioni entro il 20 agosto 2023

  • Studenti: 200 €
  • Accademici/Privati: 300 €

Tariffa per iscrizioni dal 21 agosto al 4 settembre 2023

  • Studenti: 400 €
  • Accademici/Privati: 500 €

Per usufruire della tariffa STUDENTI, inviare una mail a [email protected] allegando un’autocertificazione che attesti l’appartenenza ad un Ateneo e inserire il seguente coupon nel carrello: MAT_ML_STUD

DATE IMPORTANTI, ORARI E MODALITÀ DI FRUIZIONE DELLE LEZIONI

Il Corso “Machine Learning” ha una durata di 2 giorni per un totale di 14 ore di attività formative.

Di seguito si riportano alcune date rilevanti:
Apertura iscrizioni: 4 aprile 2023
Chiusura Early Bird: 31 luglio 2023
Chiusura iscrizioni: 4 settembre 2023
Inizio lezioni: 08 settembre 2023
Termine lezioni: 09 settembre 2023

Le lezioni si svolgeranno dalle 9:00 alle 13:00 e dalle 14:30 alle 17:30.

MODALITA DI FREQUENZA

Online sincrono
Lo studente potrà seguire il Corso interamente a distanza, avendo cura di dotarsi di un PC connesso a internet con installata l’ultima versione di MATLAB (MATLAB 2023a, disponibile in versione trial).
Per informazioni sui requisiti minimi di sistema richiesti, lo Studente può consultare la pagina:
https://it.mathworks.com/support/requirements/matlab-system-requirements.html

Le lezioni verranno interamente registrate e rese disponibili in piattaforma.

Titolo

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