Questo modulo è focalizzato sull’applicazione del metodo scientifico sperimentale in contesti di Intelligenza Artificiale. Gli studenti impareranno a formulare e testare ipotesi utilizzando algoritmi avanzati di AI.

Risorse e Materiali di Studio

Materiale Didattico Online

Programma del Corso: Dettagli completi del modulo, obiettivi formativi e struttura delle lezioni sono disponibili nella pagina ufficiale del corso.
Piattaforma E-Learning: Accedi a tutte le risorse didattiche, compresi i laboratori e i materiali supplementari, sulla piattaforma Virtuale Unibo.

Libro di Testo Consigliato e Risorse Aggiuntive

“Dive into Deep Learning” di Zhang, Lipton, Li, e Smola: Questo libro è una risorsa fondamentale che integra gli argomenti trattati durante il corso. Offre una visione approfondita degli algoritmi di Intelligenza Artificiale con esempi pratici e applicazioni. Disponibile gratuitamente online: Dive into Deep Learning.
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@book{zhang2023dive,
    title={Dive into Deep Learning},
    author={Zhang, Aston and Lipton, Zachary C. and Li, Mu and Smola, Alexander J.},
    year={2023},
    publisher={Cambridge University Press},
    note={\url{https://D2L.ai}}
}
```
Materiale Supplementare: Per una comprensione più approfondita e per esercitazioni pratiche, consulta i Gists contenenti notebook Jupyter, utili per seguire le lezioni in laboratorio e per esercizi autonomi.

Dettagli delle Lezioni e Risorse Correlate

Lezione 1: Introduzione

Data: 5 dicembre 2023
Argomenti Trattati: Introduzione al problema, discussione della proposta basata su regole e di quella basata sui dati. Implementazione dei metodi e approcci discussi.
Notebooks Jupyter:
- Proposta Basata su Regole.
- Proposta Basata sui Dati - parte prima.

Data: 6 dicembre 2023
Argomenti Trattati: Laboratorio di metodo sperimentale per l’approccio basato sui dati.
Notebooks Jupyter:
- Proposta Basata sui Dati - parte seconda.
- Dataset di nomi.

Data: 12 dicembre 2023
Argomenti Trattati: Laboratorio di metodo sperimentale per l’approccio basato sui dati.
Notebooks Jupyter:
- Proposta Basata sui Dati - parte terza.

Materiali Aggiuntivi e Risorse di Apprendimento

Per ulteriori approfondimenti e risorse di studio, consulta la pagina del corso e la piattaforma Virtuale Unibo.
Notebooks Jupyter:
- Il percettrone di F. Rosenblatt.

Esame

L’esame consiste in una discussione di gruppo circa lo sviluppo del progetto. L’esame è valido sia per il modulo I che per il modulo II. Maggiori informazioni sono disponibili nella pagina dedicata al progetto.