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Struttura del corso
Introduzione all'Intelligenza Artificiale
- Cos'è l'AI e dove è utilizzata?
- AI vs. Machine Learning vs. Deep Learning
- Strumenti e piattaforme popolari
Python per l'AI
- Breve ripasso di base su Python
- Utilizzo di Jupyter Notebook
- Installazione e gestione delle librerie
Lavoro con i Dati
- Preparazione e pulizia dei dati
- Utilizzo di Pandas e NumPy
- Visualizzazione con Matplotlib e Seaborn
Nozioni di Base su Machine Learning
- Supervised vs. Unsupervised Learning
- Classificazione, regressione e clustering
- Addestramento, validazione e testing del modello
Neural Networks e Deep Learning
- Architettura della rete neurale
- Utilizzo di TensorFlow o PyTorch
- Creazione ed addestramento dei modelli
Lingua Naturale e Computer Vision
- Classificazione del testo e analisi delle opinioni
- Nozioni di base sulla riconoscimento immagini
- Modelli pre-addestrati e apprendimento transfer
Deploying AI in Applications
- Salvataggio e caricamento dei modelli
- Utilizzo di modelli AI in API o web apps
- Best practice per il testing e manutenzione
Riepilogo e Passaggi Successivi
Requisiti
- Una comprensione della logica e delle strutture di programmazione
- Esperienza con Python o linguaggi di programmazione ad alto livello simili
- Familiarità base con algoritmi e strutture dati
Destinatari
- Professionisti dei sistemi IT
- Sviluppatori software che desiderano integrare l'IA
- Ingegneri e responsabili tecnici che esplorano soluzioni basate sull'IA
40 ore
Recensioni (1)
Conoscenza del docente sull'uso avanzato di Copilot & Sessione pratica sufficiente ed efficace
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Corso - Intermediate GitHub Copilot
Traduzione automatica