Parte I Teoria della Calcolabilità - Introduzione - Macchine di Turing - Decidibilità - Riducibilità Teoria della Complessità Computazionale - Complessità Temporale - Classi di Complessità - P vs. NP - NP-completezza Parte II Apprendimento Non-Supervisionato - Clustering (K-means) - The Curse of Dimensionality + Dimensionality Reduction (PCA) Apprendimento Supervisionato - PAC Learning - Regressione Lineare (OLS) - Regressione Logistica (Gradient Descent) - Alberi di Decisione (Recursive Binary Splitting) Analisi di Grafi - PageRank

Il docente metterà a disposizione il materiale didattico durante lo svolgimento del corso. Non sono previsti testi di riferimento, ma verranno via via suggeriti possibili contributi aggiuntivi per l'approfondimento delle tematiche trattate a lezione.