Tecniche base di apprendimento supervisionato: (24 ore)
- K-Nearest Neighbours
- Alberi di decisione
- Regressione lineare e logistica
- Bayesian Learning
Tecniche base di apprendimento non supervisionato: (6 ore)
- Tecniche di clustering
- Principal Component Analysis
Reti neurali deep: (44 ore)
- Introduzione alle reti neurali
- Convolutional Neural Networks
- Autoencoder
- Recurrent Neural Networks (cenni)
- Transformer
Introduzione al Reinforcement Learning (6 ore)
Esempi pratici con scikit-learn, Keras e Tensorflow (10 ore)
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