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Seminario - "Errare è umano ma non solo"



Area:
Categoria:
Seminari e Convegni
Data avviso:
23-05-2019 
Descrizione breve:
Errare è umano ma non solo: passato, presente e futuro dell'intelligenza artificiale Riconoscimento di 0,5 CFU per tutti gli studenti della Scuola delle Scienze Economiche Giuridiche Aziendali e Sociologiche 

 

 

 

A tutti gli studenti della scuola SEAGS cerranno riconosciuti 0,5 CFU per la partecipazione.

Docente di Riferimento: Maurizio Parton

 

Parte teorica.

  • Introduzione storica: un veloce riassunto, a partire dall'incontro estivo a Dartmouth fino all'esplosione odierna delle reti neurali. 
    Download: AI_history-short.pdf
    Video fino al minuto 20:01:


  • Introduzione alle reti neurali: cosa sono e come funzionano.
    Download: Reti neurali.pptx 
    Video fino al minuto 1:05:01:


  • Introduzione all'apprendimento per rinforzo: introduzione a uno dei modelli più usati sull'apprendimento, con enfasi sul metodo Monte Carlo e relazione con le reti neurali.
    Download: RL-short.pdf
    Video fino al minuto 1:56:39:


  • Introduzione al gioco del Go: propedeutico a AlphaGo. E divertente. 
    Download: Il gioco del Go.pptx
    Video fino al minuto 2:03:55:


  • AlphaGo e famiglia: come funzionano AlphaGo e i suoi derivati. 
    Download: AlphaGo e famiglia.pptx
    Video:

 

Parte pratica.

  • Cosa vuol dire programmare un computer e perché è bello: introduzione informale ad algoritmi, linguaggi per computer e programmi.
    Video fino al minuto 05:35:


  • Un frammento Turing-completo di Python e qualche esempio di programma: sessioni interattive, esecuzione di programmi, tipi di dato, assegnazioni, cicli e istruzioni condizionali.
    Download: esempio1.py  esempio2.py esempio3.py esempio4.py
    Video fino al minuto 24:35:


  • Programmazione di un metodo di Monte Carlo per il calcolo del pi greco. 
    Download: montecarlo.py
    Video fino al minuto 42:15:


  • Programmazione di un metodo di Markov per generare testi imitando lo stile di un testo dato. 
    Download: markov.py
    Video:

 


teoria:

pratica: