Modulo 1: Introduzione al Machine Learning per Computer Vision
Lezione 1 - Introduzione al Machine Learning
Lezione 2 - Introduzione alla Computer Vision
Lezione 3 - Applicazioni del Machine Learning in Computer Vision

Modulo 2: Fondamenti del Machine Learning
Lezione 1 - Concetti di base del Machine Learning
Lezione 2 - Tipi di Machine Learning: Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning
Lezione 3 - Training e Testing di modelli di Machine Learning

Modulo 3: Preprocessing e Feature Extraction
Lezione 1 - Preprocessing dei dati in Computer Vision
Lezione 2 - Feature Extraction e Feature Engineering
Lezione 3 - Riduzione della dimensionalità dei dati

Modulo 4: Modelli di Machine Learning per Computer Vision
Lezione 1 - Support Vector Machines (SVM) per la classificazione
Lezione 2 - Reti Neurali Convoluzionali (CNN) per l\'elaborazione di immagini
Lezione 3 - Reti Neurali Ricorrenti (RNN) per il riconoscimento di sequenze

Modulo 5: Valutazione e Ottimizzazione dei Modelli di Machine Learning
Lezione 1 - Metriche di valutazione dei modelli di Machine Learning
Lezione 2 - Ottimizzazione dei parametri dei modelli
Lezione 3 - Overfitting e Underfitting: come evitarli

Questo corso fornisce una panoramica approfondita dei concetti fondamentali del Machine Learning applicato alla Computer Vision, con lezioni teoriche e pratiche per aiutare gli studenti a comprendere e applicare con successo queste tecniche alla realtà professionale.