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Struttura del corso
Introduzione a Perplexity AI
- Panoramica di Perplexity AI e delle sue caratteristiche
- Configurazione dell'ambiente per applicazioni di intelligenza artificiale avanzate
Comprendere i concetti avanzati dell'intelligenza artificiale
- Deep learning e reti neurali
- Progressi nell'elaborazione del linguaggio naturale
- Tecniche di apprendimento per rinforzo
Preparazione e analisi dei dati
- Tecniche per la pulizia e la pre-elaborazione dei dati
- Selezione delle caratteristiche e progettazione
- Analisi esplorativa dei dati con Perplexity AI
Costruzione e formazione di modelli
- Creazione di modelli complessi con Perplexity AI
- Addestramento e convalida dei modelli in modo efficace
- Ottimizzazione degli iperparametri per prestazioni ottimali
Applicare l'intelligenza artificiale a problemi complessi
- Casi di studio sulla risoluzione dei problemi con Perplexity AI
- Applicazioni pratiche in vari settori
- Integrazione di soluzioni di intelligenza artificiale nei flussi di lavoro aziendali
Tecniche di Ricerca Avanzate
- Sfruttare l'intelligenza artificiale di Perplexity per i progetti di ricerca
- Implementazione di metodologie di intelligenza artificiale all'avanguardia
- Valutazione e interpretazione dei risultati della ricerca
Tendenze future nell'intelligenza artificiale
- Esplorare i prossimi progressi nelle tecnologie di intelligenza artificiale
- Considerazioni etiche nello sviluppo dell'IA
- Prepararsi al futuro dell'IA in vari settori
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Solida comprensione dei concetti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico
- Esperienza con la programmazione Python
- Familiarità con le tecniche di analisi dei dati
Pubblico
- Appassionati di intelligenza artificiale
- Sviluppatori che desiderano migliorare le proprie competenze in materia di intelligenza artificiale
14 ore
