Obiettivi:
Questo corso ha lo scopo di presentare le sfide matematiche, statistiche e computazionali della costruzione di rappresentazioni stabili per dati ad alta dimensione, come immagini, testi e dati. Approfondiremo argomenti specifici di Deep Learning, discutendo i modelli recenti dell'apprendimento supervisionato e non supervisionato. Particolare enfasi sarà posta sulle architetture convoluzionali, l'apprendimento dell'invarianza, l'apprendimento non supervisionato e l'ottimizzazione non convessa.

Prerequisiti:
Conoscenza di base dei fondamenti dell'Intelligenza Artificiale.

A chi è rivolto:
Tecnici e sviluppatori di software che si occupano della pianificazione e del funzionamento dei sistemi di deep learning.