Apprendimento Automatico

Anno Accademico 1999/2000
Primo Semestre

Prof. Alessandro Sperduti
Dipartimento di Informatica, Corso Italia 40, Pisa


In questo corso si presentano alcuni dei concetti fondamentali che caratterizzano l'Apprendimento Automatico, cioè quella classe di tecniche ed algoritmi in grado di migliorare automaticamente le loro prestazioni sulla base dell'esperienza. A causa della durata semestrale del corso, non tutti gli aspetti e tecniche esistenti sono presentate. In particolare, il corso non tratta le Reti Neurali, che sono già ampiamente coperte dai corsi di Reti Neurali I e Reti Neurali II.  Gli argomenti coperti dal corso possono essere caratterizzati, a parte il caso degli Alberi di Decisione, come appartenenti alla classe dei metodi sub-simbolici, cioè  che non utilizzano regole simboliche per rappresentare la conoscenza appresa. Gli Alberi di Decisione sono stati inclusi a causa della loro diffusa utilizzazione in applicazioni pratiche. Il corso tratta anche concetti teorici necessari per una migliore comprensione della materia.
 I principali algoritmi e tecniche esposte saranno chiariti, per quanto possibile, attraverso esempi e esercizi risolti durante le lezioni.
 

Lezioni:
 
Giorno
Ora
Aula
Lunedì 16-18 A1
Venerdì 11-13 B1

 Libro di testo:

Machine Learning, Tom Mitchell, McGraw Hill, 1997. (disponibile in Biblioteca)

Programma del Corso:


pagina corso 99/98