Description

Programma del corso: Il corso inizia con l’esplorazione approfondita del modello a componenti del Web, illustrando la semantica di HTML5 e le strategie avanzate di layout in CSS3 per garantire accessibilità e responsive design, successivamente si affronta JavaScript in ottica modulare ES6+, approfondendo l’Event Loop, le API asincrone (Promise, Async/Await) e i principali pattern di sviluppo per applicazioni single-page.
Si passa poi a Python, partendo da costrutti avanzati (decoratori, generatori, context manager) per giungere all’ottimizzazione di performance e alla scrittura di test automatici. Si passa poi a Python, partendo da costrutti avanzati (decoratori, generatori, context manager) per giungere all’ottimizzazione di performance e alla scrittura di test automatici. La sezione dedicata al machine learning introduce PyTorch con esempi pratici di definizione di reti neurali personalizzate, tuning di iperparametri e tecniche di regularization.
Attraverso progetti hands-on si sperimentano convoluzioni, RNN e ottimizzatori, integrando DataLoader e torch.nn.Module per pipeline di addestramento scalabili.