Il corso permette di apprendere i concetti avanzati d'Intelligenza Artificiale indispensabili per chi vuole operare in modo professionale in questo settore. Inizialmente verranno approfondite le differenze tra il Machine Learning e il Deep Learning, verranno introdotti gli algoritmi principali e descritti i loro ambiti di applicazione. Successivamente verrà descritto il funzionamento delle Reti Neurali artificiali, degli algoritmi di Backpropagation e ottimizzazione come Adam, evidenziando anche le differenze tra neuroni biologici e neuroni artificiali. Dopo questa parte introduttiva verrà approfondita la conoscenza dei principali tipi di Reti Neurali Artificiali: Percettrone, Feed-Forward (FFNN), Ricorrenti (RNN), Convoluzionali (CNN), Generative Adversarial Network (GAN), Autoencoder Variazionale (VAE), Transformer e gli ambiti di applicazione, come ad esempio: elaborazione del linguaggio naturale (NLP), Traduzione automatica, analisi del sentiment, generazione testo, immagini, musica e video, visione artificiale (Computer Vision), previsioni finanziarie, imaging medico, guida autonoma, rilevamento frodi. Tutti gli argomenti trattati verranno supportati da laboratori pratici, utilizzando anche il linguaggio Python.