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Docente: Giosuè Lo Bosco
Il corso presenta le reti neurali come modelli di apprendimento automatico per la classificazione supervisionata e non supervisionata di dati. Nella prima parte del corso verrà trattata la tematica generale dell’apprendimento automatico, introducendo alcuni dei modelli classici più utilizzati. Inoltre, verranno introdotti i prerequisiti teorici per la comprensione dei modelli neurali. Successivamente, verranno trattate le architetture di rete superficiali e profonde quali feed-forward, convolutive, ricorrenti, auto-codificatori. Verranno infine forniti degli esempi pratici di applicazioni delle reti neurali nell’ambito della previsione nelle serie temporali, tra cui il problema della previsione del prezzo azionario. Tali applicazioni verranno sviluppate tramite l’ambiente di sviluppo MATLAB.
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