DEEP LEARNING AND SCIENTIFIC COMPUTING (MOD. 1)
DEEP LEARNING AND SCIENTIFIC COMPUTING (MOD. 1)
| A.A. | CFU |
|---|---|
| 2023/2024 | 4 |
| Docente | Ricevimento studentesse e studenti | |
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| Valerio Freschi | Martedì 11.00 - 13.00 oppure su appuntamento |
| Didattica in lingue straniere |
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Insegnamento interamente in lingua straniera
Inglese
La didattica è svolta interamente in lingua straniera e l'esame può essere sostenuto in lingua straniera. |
Assegnato al Corso di Studio
| Giorno | Orario | Aula |
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| Giorno | Orario | Aula |
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Obiettivi Formativi
Il modulo di insegnamento ha come obiettivo fornire gli elementi necessari alla comprensione dei fondamenti del deep learning, con riferimento agli algoritmi di addestramento e ad alcune tra le principali architetture di reti neurali artificiali stato dell'arte.
Programma
1. Introduzione
1.1 Nozioni di base sull'apprendimento automatico
1.2 Il percettrone come elemento di base del deep learning
1.3 Reti neurali multistrato totalmente connesse
2. Addestramento di modelli di deep learning
2.1 Ottimizzazione della loss function
2.2 Algoritmo di discesa del gradiente
2.3 Backpropagation
3. Architetture di deep learning
3.1 Reti neurali convoluzionali
3.2 Reti neurali ricorrenti
Eventuali Propedeuticità
Non vi sono propedeuticità obbligatorie.
Materiale Didattico
Il materiale didattico predisposto dalla/dal docente in aggiunta ai testi consigliati (come ad esempio diapositive, dispense, esercizi, bibliografia) e le comunicazioni della/del docente specifiche per l'insegnamento sono reperibili all'interno della piattaforma Moodle › blended.uniurb.it
Modalità Didattiche, Obblighi, Testi di Studio e Modalità di Accertamento
- Modalità didattiche
Lezioni teoriche.
- Obblighi
Sebbene fortemente consigliata, la frequenza non è obbligatoria.
- Modalità di
accertamento Prova orale su un argomento concordato col docente.
- Disabilità e DSA
Le studentesse e gli studenti che hanno registrato la certificazione di disabilità o la certificazione di DSA presso l'Ufficio Inclusione e diritto allo studio, possono chiedere di utilizzare le mappe concettuali (per parole chiave) durante la prova di esame.
A tal fine, è necessario inviare le mappe, due settimane prima dell’appello di esame, alla o al docente del corso, che ne verificherà la coerenza con le indicazioni delle linee guida di ateneo e potrà chiederne la modifica.
| « torna indietro | Ultimo aggiornamento: 12/01/2024 |
