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Struttura del corso
Introduzione all'Intelligenza Artificiale
- Cosa è l'AI e dove viene utilizzata?
- AI vs. Apprendimento Automatico vs. Deep Learning
- Strumenti e piattaforme popolari
Python per l'AI
- Riepilogo delle basi di Python
- Utilizzo del Jupyter Notebook
- Installazione e gestione delle librerie
Lavorare con i Dati
- Preparazione e pulizia dei dati
- Utilizzo di Pandas e NumPy
- Visualizzazione con Matplotlib e Seaborn
Fondamenti dell'Apprendimento Automatico
- Apprendimento Supervisionato vs. Non Supervisionato
- Classificazione, regressione e clustering
- Allenamento, validazione e test dei modelli
Reti Neurali e Deep Learning
- Architettura delle reti neurali
- Utilizzo di TensorFlow o PyTorch
- Costruzione e allenamento dei modelli
Linguaggio Naturale e Visione Artificiale
- Classificazione del testo e analisi del sentiment
- Nozioni di base sulla riconoscimento delle immagini
- Modelli pre-addestrati e apprendimento trasferito
Implementazione dell'AI nelle Applicazioni
- Salvataggio e caricamento dei modelli
- Utilizzo di modelli AI in API o applicazioni web
- Best practice per il testing e la manutenzione
Riepilogo e Passi Successivi
Requisiti
- Comprensione della logica e delle strutture di programmazione
- Esperienza con Python o linguaggi di programmazione ad alto livello simili
- Conoscenza di base degli algoritmi e delle strutture dati
Pubblico Obiettivo
- Professionisti IT di sistemi
- Sviluppatori software che desiderano integrare l'AI
- Ingegneri e manager tecnici che esplorano soluzioni basate su AI
40 ore
Recensioni (1)
Ho acquisito una conoscenza riguardante la libreria Streamlit di Python e sicuramente cercherò di utilizzarla per migliorare le applicazioni del mio team, che sono sviluppate con R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Corso - GitHub Copilot for Developers
Traduzione automatica