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Struttura del corso

Introduzione all'Intelligenza Artificiale

  • Cos'è l'AI e dove viene utilizzata?
  • AI vs. Machine Learning vs. Deep Learning
  • Strumenti e piattaforme popolari

Python per l'AI

  • Richiamo delle basi di Python
  • Utilizzo di 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

Basi del Machine Learning

  • Apprendimento supervisionato vs. non supervisionato
  • Classificazione, regressione e clustering
  • Addestramento, validazione e test dei modelli

Reti Neurali e Deep Learning

  • Architettura delle reti neurali
  • Utilizzo di TensorFlow o PyTorch
  • Creazione e addestramento dei modelli

Linguaggio Naturale e Visione Artificiale

  • Classificazione del testo e analisi dei sentimenti
  • Basi del riconoscimento delle immagini
  • Modelli pre-addestrati e transfer learning

Distribuzione dell'AI nelle applicazioni

  • Salvataggio e caricamento dei modelli
  • Utilizzo dei modelli di AI in API o applicazioni web
  • Best practice per test e manutenzione

Riepilogo e prossimi passi

Requisiti

  • Conoscenza della logica e delle strutture di programmazione
  • Esperienza con Python o linguaggi di programmazione ad alto livello simili
  • Familiarità di base con algoritmi e strutture dati

Pubblico di riferimento

  • Professionisti dei sistemi IT
  • Sviluppatori software che intendono integrare l'AI
  • Ingegneri e manager tecnici alla ricerca di soluzioni basate sull'AI
 40 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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