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Lingua Insegnamento:Italiano
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Testi di riferimento:Appunti dalle lezioni del docente
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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.
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Metodi didattici:Lezioni frontali in aula.
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Modalità di verifica dell'apprendimento:Progetto.
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Sostenibilità:Non tratta tematiche riconducibili alla sostenibilità ambientale.
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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.
Scopri cosa vuol dire essere dell'Ud'A
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