Conoscenze basilari dell'apprendimento automatico.
Conoscenze basilari di calcolo della probabilità e analisi matematica.
Buona conoscenza di un linguaggio di programmazione, preferibilmente Python
Metodi Didattici
Lezioni Frontali
Esercitazioni di Laboratorio
Modalità di verifica apprendimento
Presentazione e discussione di un articolo scientifico recente sugli argomenti del corso.
Programma del corso
Theory
-Introduction and Background
Models
-Autoregressive Models
-Variational Autoencoders
-Normalizing Flow Models
-Generative Adversarial Networks
-Energy-based Models
Applications
- Image and Video Synthesis
- Audio Synthesis
- Text Generation
- Image and Video Enhancement
- Image and Video Transformation