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

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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