In questo corso, gli studenti apprenderanno le tecniche di base di apprendimento automatico e acquisiranno pratica nell'implementazione. Lo studente che completa con successo il corso avrà una conoscenza di base delle basi teoriche dell'apprendimento automatico e avrà anche acquisito il know-how pratico necessario per applicare queste tecniche per risolvere nuovi problemi geofisici. Il corso fornisce un'introduzione di base all'apprendimento automatico, al datamining e al riconoscimento di modelli statistici con un focus specifico sulle applicazioni geofisiche. Gli argomenti includono: apprendimento supervisionato (algoritmi parametrici / non parametrici, macchine vettoriali di supporto, kernel, reti neurali). Apprendimento non supervisionato (clustering, riduzione della dimensionalità, sistemi di raccomandazione, apprendimento profondo). Best practice nelle applicazioni di machine learning. Il corso mostra anche casi di studio e applicazioni di algoritmi di machine learning per affrontare problemi geofisici.