Corso di formazione Python avanzato: Best practice e pattern di progettazione

Questo corso insegna tecniche pratiche per progettare, creare, testare e distribuire sistemi basati su agenti autonomi utilizzando il linguaggio Python. Vengono trattati argomenti come il ciclo operativo degli agenti, l'integrazione di strumenti esterni, la gestione della memoria e dello stato, i modelli di orchestrazione, le misure di sicurezza e gli aspetti legati alla produzione.

Si tratta di un corso interattivo tenuto da istruttori (sia online che in presenza), rivolto a ingegneri ML, sviluppatori di intelligenza artificiale ed esperti informatici di livello intermedio e avanzato, desiderosi di realizzare agenti autonomi robusti pronti per l’utilizzo reale in ambienti produttivi.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Progettare e implementare il ciclo operativo degli agenti nonché i flussi decisionali.
• Integrare strumenti esterni e API per potenziare le capacità degli agenti.
• Implementare architetture di memoria a breve e lungo termine per gli agenti.
• Orchestrare operazioni composte da più passaggi, sfruttando la componibilità degli agenti.
• Applicare best practice riguardanti sicurezza, controllo degli accessi e tracciabilità degli agenti distribuiti.

Formato del corso

• Lezioni interattive con dibattiti e discussione guidata.
• Esercitazioni pratiche durante le quali si creano agenti utilizzando Python e gli SDK più diffusi.
• Attività progettuali che portano alla realizzazione di prototipi distribuibili.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione su misura, non esitate a contattarci per concordare i dettagli.

Questo corso si addentra in approcci pratici per la scienza dei dati e l'intelligenza artificiale utilizzando Python: fornisce ai professionisti le competenze necessarie per analizzare i dati, creare modelli di machine learning e implementare applicazioni basate sull’IA in contesti aziendali. Vengono trattati i flussi di lavoro CRISP-DM, l’analisi statistica, l’apprendimento supervisionato e non supervisionato, il deep learning con TensorFlow, l’elaborazione del linguaggio naturale, l’utilizzo dei big data tramite Spark e la rappresentazione efficace dei dati attraverso storie significative. È ideale per chi desidera ottenere una certificazione in scienza dei dati con Python e acquisire competenze analitiche utili alla propria carriera.

L’intelligenza artificiale con Python consiste nello sviluppo di sistemi intelligenti sfruttando l’ampio ecosistema di librerie per l’AI e il machine learning disponibili in Python.

Questo corso pratico, tenuto da istruttori (in modalità online o in presenza), è rivolto a programmatori Python di livello intermedio che desiderano progettare, implementare e distribuire soluzioni basate sull’intelligenza artificiale.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Implementare algoritmi di intelligenza artificiale utilizzando le principali librerie disponibili in Python.
• Lavorare con modelli di apprendimento supervisionato, non supervisionato e per il reinforcement learning.
• Integrare soluzioni AI nelle applicazioni e nei flussi di lavoro esistenti.
• Valutare le prestazioni dei modelli e ottimizzarli in termini di precisione ed efficienza.

Modalità del corso

• Lezioni interattive e discussioni guidate.
• Numerosi esercizi pratici per consolidare le competenze.
• Sviluppo concreto in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una versione su misura di questo corso, contattateci per organizzarla.

Il corso "Intelligenza Artificiale Applicata: sviluppo da zero con Python" fornisce a programmatori e analisti dati le competenze fondamentali per creare soluzioni di machine learning partendo da zero, utilizzando il linguaggio Python. Vengono trattati i principi base dell’apprendimento supervisionato – sia nella classificazione che nella regressione –, nonché dell’apprendimento non supervisionato, con particolare attenzione al clustering e al rilevamento di anomalie. Si esplorano inoltre le architetture avanzate delle reti neurali. Il corso illustra metodi efficaci per l’utilizzo di scikit-learn, Apache Spark MLlib e Jupyter Notebook nello sviluppo pratico di applicazioni di intelligenza artificiale. Si aiutano i partecipanti a implementare modelli ML utili, valutarne i limiti e realizzare progetti concreti finalizzati alla risoluzione di problemi del mondo reale.

Questa formazione dal vivo, condotta da istruttori in Italia (in modalità online o in loco), si rivolge a sviluppatori Python di livello intermedio che desiderano migliorare le proprie competenze grazie all’utilizzo di AWS Cloud9.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare e impostare AWS Cloud9 per lo sviluppo in Python.
• Comprendere l’interfaccia e le funzionalità dell’IDE di AWS Cloud9.
• Scrivere, debuggare e distribuire applicazioni Python in AWS Cloud9.
• Collaborare con altri sviluppatori tramite la piattaforma AWS Cloud9.
• Integrare AWS Cloud9 con altri servizi AWS per deployment avanzati.

Descrizione del corso

Questo percorso formativo pratico è pensato per professionisti con esperienza in ambito data engineering che desiderano acquisire competenze operative nell’intelligenza artificiale, nel linguaggio Python e nello sviluppo di applicazioni basate su modelli linguistici di grandi dimensioni. Il corso si concentra sull’applicazione reale delle conoscenze, affrontando l’utilizzo dei modelli, le tecniche di ingegneria dei prompt e la creazione di soluzioni AI funzionanti. I partecipanti completeranno esercizi progressivi che li guideranno dall’apprendimento dei concetti fondamentali fino alla realizzazione di flussi di lavoro basati sull’intelligenza artificiale.

Modalità di formazione

• Corsi in presenza in aula

• Lezioni guidate da istruttori con attività pratiche

• Discussioni interattive e studi di caso tratti dalla realtà professionale

• Esercitazioni giornaliere di applicazione diretta

Obiettivi del corso

• Comprendere i concetti chiave dell’intelligenza artificiale e del machine learning applicati alla pratica odierna

• Perfezionare le abilità di programmazione in Python per lo sviluppo di soluzioni AI e la gestione dei dati

• Conoscere il funzionamento dei modelli linguistici di grandi dimensioni e apprenderne l’utilizzo efficace

• Progettare e ottimizzare i prompt per ottenere risultati affidabili

• Creare soluzioni AI complete sfruttando API e framework specifici

• Integrare l’intelligenza artificiale nei processi di data engineering

Questo corso formativo tenuto da istruttori in Italia (online o in aula) si rivolge a sviluppatori Python e analisti di dati di livello intermedio che desiderano migliorare le proprie competenze nell’analisi e nella manipolazione dei dati tramite Pandas e Numpy.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare un ambiente di sviluppo contenente Python, Pandas e Numpy.
• Sviluppare applicazioni per l’analisi dei dati utilizzando Pandas e Numpy.
• Eseguire operazioni avanzate di pulizia, ordinamento e filtraggio dei dati.
• Effettuare aggregazioni statistiche e analizzare serie temporali.
• Visualizzare i dati mediante Matplotlib e altre librerie grafiche.
• Correggere ed ottimizzare il codice di analisi dei dati.

Questo corso pratico tenuto da istruttori (online o in presenza) è pensato per sviluppatori che intendono utilizzare lo stack FARM (FastAPI, React e MongoDB) per realizzare applicazioni web dinamiche, veloci e facilmente scalabili.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l’ambiente di sviluppo necessario per integrare FastAPI, React e MongoDB.
• Comprendere i concetti fondamentali, le caratteristiche principali e i vantaggi dello stack FARM.
• Sviluppare API REST mediante FastAPI.
• Progettare applicazioni interattive con React.
• Creare, testare e distribuire applicazioni (front end e back end) sfruttando lo stack FARM.

Questo corso formativo, condotto da istruttori e svolto in Italia (online o in sede), è pensato per gli sviluppatori che desiderano utilizzare FastAPI insieme a Python per creare, testare e distribuire API RESTful più rapidamente ed efficacemente.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l’ambiente di sviluppo necessario per sviluppare API con Python e FastAPI.
• Sviluppare API più velocemente e facilmente grazie alla libreria FastAPI.
• Imparare a definire modelli e schemi dati basati su Pydantic e OpenAPI.
• Collegare le API a un database tramite SQLAlchemy.
• Implementare sicurezza e autenticazione nelle API con gli strumenti di FastAPI.
• Creare immagini container e distribuire le API web su server cloud.

Questo corso pratico, tenuto da un istruttore in Italia (online o in presenza), è rivolto a data scientist che desiderano utilizzare TensorFlow per analizzare dati potenzialmente legati a frodi.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Creare un modello di rilevamento delle frodi utilizzando Python e TensorFlow.
• Costruire modelli di regressione lineare per prevedere la presenza di frodi.
• Sviluppare un’applicazione completa basata sull’intelligenza artificiale per l’analisi dei dati relativi alle frodi.

L'obiettivo di questo corso è fornire una competenza generale nell'applicazione pratica dei metodi di Apprendimento automatico. Utilizzando il linguaggio di programmazione Python e le sue varie librerie, e basandosi su numerosi esempi pratici, il corso insegna come impiegare i componenti fondamentali dell'Apprendimento automatico, come prendere decisioni riguardo alla modellazione dei dati, interpretare i risultati generati dagli algoritmi e validarli.

Il nostro scopo è trasmettervi le competenze necessarie per comprendere e utilizzare con sicurezza gli strumenti più essenziali presenti nella cassetta degli attrezzi dell'Apprendimento automatico, evitando così i problemi ricorrenti nelle applicazioni di Data Science.

Questo corso pratico, tenuto da istruttori in Italia (online o in presenza), è indirizzato a ingegneri di rete che desiderano gestire e progettare reti informatiche utilizzando Python.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Ottimizzare e utilizzare al meglio Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet e pyntc per l’automatizzazione delle reti tramite Python.
• Padroneggiare le tecniche di multi-threading e multiprocessing nell’ambito dell’automazione di rete.
• Utilizzare GNS3 insieme a Python per lo sviluppo di programmi legati alla rete.

Si tratta di un corso formativo dal vivo tenuto da istruttori in Italia (online o in sede), destinato a professionisti aziendali e analisti dei dati che conoscono Python a livello intermedio e desiderano utilizzarlo per automatizzare i flussi di lavoro, analizzare dati d’azienda e realizzare report dinamici in formato Excel.

Questo corso è progettato per chi desidera imparare il linguaggio di programmazione Python. L'attenzione è rivolta al linguaggio Python, alle librerie fondamentali e alla selezione delle migliori e più utili librerie sviluppate dalla comunità Python. Python è utilizzato dalle aziende ed è adottato da scienziati in tutto il mondo – è uno dei linguaggi di programmazione più popolari.

Questo corso formativo dal vivo, condotto da un istruttore (in modalità online o in presenza), è rivolto a utenti di livello avanzato.

Modalità del corso

• Lezioni interattive e discussioni guidate.
• Numerosi esercizi pratici per favorire l’apprendimento.
• Implementazione concreta in un ambiente di laboratorio reale.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere un percorso formativo su misura, contattaci per concordare i dettagli.