Seminario di Intelligenza Artificiale 20/11/2023

Università degli Studi di Foggia

Dipartimenti di Area Medica
Scuola di Specializzazione in Malattie dell'Apparato Respiratorio

Seminario di Intelligenza Artificiale
20/11/2023

Intelligenza Artificiale

Il seminario presenta i concetti fondamentali dell'intelligenza artificiale e le sue applicazioni

Dr. Crescenzio Gallo

crescenzio.gallo@unifg.it

Materiale didattico

Dispense

Intelligenza Artificiale (IA): Presentazione
Machine Learning (ML): Introduzione | MiniBook
Reti Neurali Artificiali: Concetti base | Approfondimenti | 3D Kohonen Map

Tool software

Il tool di data analysis e bioinformatica Orange (Getting started | Youtube tutorials | Loading your data | Widget catalog)
Gli strumenti di IA generativa: OpenAI ChatGPT | Google Bard | Microsoft Bing

Testi, letture consigliate e approfondimenti

T. Hastie (2008). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Preciction. Springer.
T. Larose (2015). Data Mining and Predictive Analytics. Wiley.
T. Hagan, H.B. Demuth (2014). Neural Network Design. Hagan&Demuth.

D. Talia, P. Trunfio, F. Marozzo (2016). Data Analysis in the Cloud: Models, Techniques and Applications. Elsevier.

I.H. Witten, E. Frank, M.A. Hall (2011). Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Elsevier.

J. Han, M. Kamber (2001). Data Mining: Concepts and Techniques. Academic Press.

P-N. Tan, M. Steinbach, V. Kumar (2006). Introduction to Data Mining. Pearson International.

T. Mitchell (1997). Machine Learning. McGraw-Hill.

A.R. Webb (2002). Statistical Pattern Recognition. John Wiley & Sons.

C.M. Bishop (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.