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Ricevimento via email o link: link
Ufficio: DII - polo A - largo Lucio Lazzarino 1: terzo piano stanza 114: 4-027

Contenuti del Corso

  • (git)
  • python
  • docker
  • basi di machine learning e AI
  • applicazioni ML, AI e altro

Libri

  • Learning Python: Powerful object-oriented programming, Lutz, Mark
  • Hands-on Machine Learning with Python: implement neural network solutions with scikit-learn and pythorch
  • Python for data analysis
  • Docker deep dive: 0 to docker, Poulton, Nigel

Esame

Progetto + orale discussione.

  • deve usare una repo Git
  • a coppia o singoli
  • consegna via link Repo
  • presentazione del progetto (5-7 minuti)
    Voto dato da:
  • qualità della presentazione
  • buon uso degli strumenti
  • conoscenza teorica

Bonus per frequentanti: da 0 a 3 punti
Attività da consegnare durante il corso.

Note

Concesso usare AI varie, la responsabilità di quello che consegniamo è nostra però!
Evitare il debito cognitivo.