Metodi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning per la Fisica

(Università La Sapienza di Roma)

Programma sintetico:

Introduzione al ML
Elementi base python, numpy, scipy, matplotlib
Statistical Learning
Algoritmi di classificazione basati su stima della probabilità
Algoritmi non metrici: alberi di decisioni binarie, foreste, bagging & ensambling, boosting, gradient boost
Riduzione dimensionale e rappresentazione dei dati, algoritmi di Clustering
Algoritmi lineari
Neural Networks
Training e tecniche avanzate di regolarizzazione
Deep Learning e Convolutional Neural Networks
Modelli per sequenze: RNN, GRU, LSTM
Modelli Generativi: Autoencoders, VAE, GANs, ...
Elementi di Reinforcement learning

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Metodi AI - Naive-Bayes KDE.ipynb		Metodi AI - Naive-Bayes KDE.ipynb
Metodi AI - banana program.ipynb		Metodi AI - banana program.ipynb
Metodi AI - viaggiatore.ipynb		Metodi AI - viaggiatore.ipynb
Metodi AI ES10 - LSTM RNN.ipynb		Metodi AI ES10 - LSTM RNN.ipynb
Metodi AI ES11 - AE Anomaly Detection.ipynb		Metodi AI ES11 - AE Anomaly Detection.ipynb
Metodi AI ES12 - VAE e GAN.ipynb		Metodi AI ES12 - VAE e GAN.ipynb
Metodi AI ES2 - Classificatore Naive Bayes.ipynb		Metodi AI ES2 - Classificatore Naive Bayes.ipynb
Metodi AI ES3 - Pandas Bayes kNN.ipynb		Metodi AI ES3 - Pandas Bayes kNN.ipynb
Metodi AI ES4 - DecisionTree e RandomForest.ipynb		Metodi AI ES4 - DecisionTree e RandomForest.ipynb
Metodi AI ES5 - Riduzione Dimensionale.ipynb		Metodi AI ES5 - Riduzione Dimensionale.ipynb
Metodi AI ES6 - Clustering.ipynb		Metodi AI ES6 - Clustering.ipynb
Metodi AI ES7 - pytorch.ipynb		Metodi AI ES7 - pytorch.ipynb
Metodi AI ES8 - Rete Neurale.ipynb		Metodi AI ES8 - Rete Neurale.ipynb
Metodi AI ES9 - CNN.ipynb		Metodi AI ES9 - CNN.ipynb
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Recap Reti Neurali.ipynb		Recap Reti Neurali.ipynb