A5 – AI nelle discipline tecnico-scientifiche

Obiettivi: acquisire le basi del linguaggio Python e delle librerie fondamentali per l'intelligenza artificiale; saper caricare, pulire e pre-elaborare dataset reali utilizzando Pandas e NumPy; applicare tecniche di Feature Engineering con Scikit-Learn e creare visualizzazioni dei dati con Matplotlib e Seaborn; comprendere le differenti tipologie e i casi d'uso del machine learning; progettare e implementare modelli di regressione (semplice, multipla e polinomiale); applicare algoritmi di classificazione, clustering e association mining; esaminare i principi di funzionamento delle reti neurali artificiali, incluse le reti convoluzionali (CNN) e ricorrenti (RNN); comprendere il funzionamento e l'impatto dei moderni modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).

Programma:
Scienza dei dati: le basi di Python per l'IA (librerie e strumenti); introduzione a NumPy, Pandas e Matplotlib; caricamento, pulizia e pre-elaborazione dei dataset; Feature Engineering con Scikit-Learn; visualizzazione dei dati con Matplotlib e Seaborn.
Machine Learning: tipologie di machine learning; regressione lineare semplice, multipla e polinomiale; classificazione; clustering; association mining.
Deep learning: reti neurali artificiali; reti neurali convoluzionali; reti neurali ricorrenti; i modelli LLM.

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