• Edizioni di altri A.A.:
  • 2021/2022

  • Lingua Insegnamento:
    Italiano 
  • Testi di riferimento:
    Appunti dalle lezioni del docente 
  • Obiettivi formativi:
    Introdurre i principi base dell'intelligenza artificiale applicata alla finanza.

    RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI

    CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE:

    Alla fine dell’insegnamento lo studente dovrà:
    -) comprendere cosa sono le reti neurali;;
    -) capire le differenze tra i diversi principi base;
    -) conoscere i più importanti modelli.

    CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE APPLICATE:

    Alla fine dell’insegnamento lo studente dovrà essere in grado di:
    -) capire se un certo problema può essere risolto con una certa tecnica;
    -) formalizzare un problema;
    -) operare nell'ambito dell'intelligenza artificiale in finanza.

    ABILITÀ DI COMUNICAZIONE:

    Alla fine dell’insegnamento lo studente dovrà essere in grado di esporre i concetti appresi, utilizzando un linguaggio corretto e preciso.

    CAPACITÀ DI APPRENDERE:

    Alla fine dell’insegnamento lo studente dovrà essere in grado di leggere testi e articoli di ricerca di intelligenza artificiale applicata alla finanza. 
  • Prerequisiti:
    Nessuno. 
  • Metodi didattici:
    Lezioni frontali in aula. 
  • Modalità di verifica dell'apprendimento:
    Progetto. 
  • Sostenibilità:
    Non tratta tematiche riconducibili alla sostenibilità ambientale. 
  • Altre Informazioni:
    E-mail: parton@unich.it.
    Cellulare di riferimento: 349-5323-199. 

-) Introduzione al machine learning;
-) introduzione alle reti neurali;
-) introduzione all'apprendimento per rinforzo;
-) esempi di problemi in finanza affrontabili con l'intelligenza artificiale;
-) introduzione a Python+Keras;
-) implementazione degli esempi in Keras.

-) Introduzione al machine learning;
-) introduzione alle reti neurali;
-) introduzione all'apprendimento per rinforzo;
-) esempi di problemi in finanza affrontabili con l'intelligenza artificiale;
-) introduzione a Python+Keras;
-) implementazione degli esempi in Keras.

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