- Oggetto:
- Oggetto:
Metodi matematici per il machine learning
- Oggetto:
MATHEMATICAL METHODS FOR MACHINE LEARNING
- Oggetto:
Anno accademico 2025/2026
- Codice attività didattica
- MAT0371
- Docenti
- Elena Cordero (Titolare)
Alessandra De Rossi (Titolare)
Roberta Sirovich (Titolare) - Corso di studio
- Laurea Magistrale in Matematica (D.M. 270)
- Anno
- 1° anno, 2° anno
- Periodo
- Secondo semestre
- Tipologia
- D.M. 270 TAF C - Affine o integrativo
- Crediti/Valenza
- 6
- SSD attività didattica
- MATH-03/A - Analisi matematica
MATH-03/B - Probabilità e statistica matematica
MATH-05/A - Analisi numerica - Erogazione
- Tradizionale
- Lingua
- Italiano
- Frequenza
- Facoltativa
- Tipologia esame
- Scritto
- Prerequisiti
Basi di Probabilità e di Teoria della Misura, Algebra Lineare, Analisi Funzionale e Analisi Reale.
Foundations of Probability and Measure Theory, Linear Algebra, Functional Analysis and Real Analysis.- Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Avvisi
- Oggetto:
Obiettivi formativi
L'insegnamento si propone di fornire le nozioni teoriche introduttive al tema del Machine Learning. In particolare lo scopo dell'insegnamento è che gli studenti e le studentesse acquisiscano le competenze di formalizzazione teorica delle reti neurali, comprendendendo la loro definizione, le diverse architetture, gli algoritmi di ottimizzazione e la teoria analitica del learning.
The teaching aims to provide the introductory theoretical concepts to the topic of Machine Learning. In particular, the aim of the teaching is for students to acquire the skills of theoretical formalization of neural networks, understanding their definition, different architectures, optimization algorithms and the analytical learning theory.
- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
Al termine dell'insegnamento e dello studio individuale, ci si attende che studentesse e studenti siano in grado di descrivere e definire la rete neurale e i suoi elementi, di illustrare diverse architetture e i diversi ambiti di applicazione delle stesse, di spiegare gli algoritmi di ottimizzazione per la stima dei parametri della rete, di enunciare le basi analitiche teoriche che vengono impiegate per la trattazione teorica delle reti neurali.
At the end of teaching and self-study, students are expected to be able to describe and define the neural network and its elements, to illustrate different architectures and their different areas of application, to explain optimization algorithms for estimating network parameters, and to enunciate the theoretical analytical foundations that are used for the theoretical treatment of neural networks.
- Oggetto:
Programma
Definizione di rete neurale, neurone, funzione di attivazione e funzione di costo. Il neurone astratto. Architetture: pooling, convolutional neural networks, recurrent neural networks (cenni), transformers (cenni). Algoritmi per la ricerca dei minimi: gradient descent, stochastic gradient descent. I teoremi di approssimazione, learning con input unidimensionali, le reti come approssimatori universali, learning esatto.
Definition of neural network, neuron, activation function and cost function. The abstract neuron. Architectures: pooling, convolutional neural networks, recurrent neural networks (hints) and transformers (hints). Algorithms for finding minima: gradient descent, stochastic gradient descent. Approximation theorems, learning with one-dimensional inputs, networks as universal approximators, exact learning.
- Oggetto:
Modalità di insegnamento
Sono previste 48 ore di lezioni frontali in aula, secondo la seguente tabella (disponibile anche sulla pagina moodle del corso):
Data
Giorno
Docente
04/03
Mercoledì
De Rossi
05/03
Giovedì
De Rossi
09/03
Lunedì
De Rossi
12/03
Giovedì
De Rossi
16/03
Lunedì
De Rossi
20/03
Giovedì
De Rossi
23/03
Lunedì
De Rossi
25/03
Mercoledì
De Rossi
26/03
Giovedì
Sirovich
30/03
Lunedì
Sirovich
01/04
Mercoledì
Sirovich
08/04
Mercoledì
Sirovich
09/04
Giovedì
Sirovich
15/04
Mercoledì
Sirovich
16/04
Giovedì
Sirovich
20/04
Lunedì
Sirovich
22/04
Mercoledì
Cordero
27/04
Lunedì
Cordero
29/04
Mercoledì
Cordero
04/05
Lunedì
Cordero
06/05
Mercoledì
Cordero
11/05
Lunedì
Cordero
13/05
Mercoledì
Cordero
18/05
Lunedì
Cordero
A total of 48 hours of classroom lectures are planned (see the moodle page for details).
- Oggetto:
Modalità di verifica dell'apprendimento
La verifica dell'apprendimento avviene mediante esame scritto, nel quale le studentesse e gli studenti saranno tenuti a illustrare i concetti e i ragionamenti appresi, rispondendo alle domande poste.
Verification of learning is by written examination, in which students will be required to illustrate the concepts and reasoning learned, by answering questions posed.
- Oggetto:
Attività di supporto
Ricevimento studenti.
Tutoring available for students.
Testi consigliati e bibliografia
- Oggetto:
- Libro
- Titolo:
- Deep Learning Architectures - A Mathematical Approach
- Anno pubblicazione:
- 2020
- Editore:
- Springer
- Autore:
- Ovidiu Călin
- ISBN
- Obbligatorio:
- No
- Oggetto:
Note
Su richiesta degli studenti il corso potrà essere tenuto in lingua inglese.
Gli/le studenti/esse con DSA o disabilità, sono pregati di prendere visione delle modalità di supporto (https://www.unito.
it/servizi/lo-studio/studenti- e-studentesse-con-disabilita) open_in_new e di accoglienza (https://www.unito.it/ accoglienza-studenti-con- disabilita-e-dsaopen_in_new) di Ateneo, ed in particolare delle procedure necessarie per il supporto in sede d’esame (https://www.unito.it/servizi/ lo-studio/studenti-e- studentesse-con-disturbi- specifici-di-apprendimento- dsa/supportoopen_in_new). Upon request by the students, the course could be held in English.
Students with Specific Learning Disorders (SLD) or disabilities are requested to review the university's support (https://www.unito.it/servizi/lo-studio/studenti-e-studentesse-con-disabilita) and accommodation (https://www.unito.it/accoglienza-studenti-con-disabilita-e-dsa) procedures, and in particular, the necessary procedures for exam support (https://www.unito.it/servizi/lo-studio/studenti-e-studentesse-con-disturbi-specifici-di-apprendimento-dsa/supporto).
- Oggetto:
Insegnamenti che mutuano questo insegnamento
- MATHEMATICAL METHODS FOR MACHINE LEARNINGLaurea Magistrale (M.Sc.) in Stochastics and Data Science
- MATHEMATICAL METHODS FOR MACHINE LEARNING
- Registrazione
- Aperta
- Oggetto:








