Corso di formazione Scoperta e Sviluppo dei Farmaci guidati dall'Intelligenza Artificiale

Questo corso copre l'AI (emphasizing Machine Learning e Deep Learning) in Automotive Industria. Aiuta a determinare quale tecnologia può essere (potenzialmente) utilizzata in molte situazioni in un'auto: dalla semplice automazione, dalla riconoscimento dell'immagine alla decisione autonoma.

Questo corso è stato creato per manager, architetti di soluzioni, responsabili dell'innovazione, CTO, architetti software e chiunque sia interessato a una panoramica dell'intelligenza artificiale applicata e alle previsioni più vicine per il suo sviluppo.

Questo corso tenuto da un istruttore in diretta (online o sul posto) è rivolto a partecipanti di livello principiante che desiderano imparare concetti essenziali di probabilità, statistica, programmazione e machine learning e applicarli allo sviluppo dell'Intelligenza Artificiale.

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

• Capire i concetti base di probabilità e statistica ed applicarli a scenari reali.
• Scrivere e comprendere codice di programmazione procedurale, funzionale e orientato agli oggetti.
• Mettere in pratica tecniche di machine learning come la classificazione, il clustering e i neuroni artificiali.
• Sviluppare soluzioni AI utilizzando motori di regole e sistemi esperti per la risoluzione dei problemi.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ai biologi che desiderano capire come funziona AlphaFold e utilizzare i modelli AlphaFold come guide nei loro studi sperimentali.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi di base di AlphaFold.
• Scopri come funziona AlphaFold.
• Scopri come interpretare AlphaFold le previsioni e i risultati.

La Rete Neurale Artificiale è un modello di dati computazionale utilizzato nello sviluppo di sistemi in grado di eseguire compiti "intelligenti". Neural Networks sono comunemente utilizzati nelle applicazioni Machine Learning (ML), che sono a loro volta un'implementazione dell'IA. Deep Learning è un sottoinsieme di ML.

Questo è un corso di 4 giorni che introduce l'intelligenza artificiale e la sua applicazione. C'è la possibilità di avere un giorno in più per intraprendere un progetto di intelligenza artificiale al termine di questo corso. 

Questo è un corso di 4 giorni che introduce l'intelligenza artificiale e la sua applicazione utilizzando il linguaggio di programmazione Python. C'è la possibilità di avere un giorno in più per intraprendere un progetto di intelligenza artificiale al termine di questo corso. 

Questa formazione guidata dal docente in Italia (online o presenza) si rivolge a scienziati dei dati e statistici di livello intermedio che desiderano preparare i dati, creare modelli e applicare efficacemente tecniche di apprendimento automatico nei loro domini professionali.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Capire e implementare vari algoritmi Machine Learning.
• Preparare dati e modelli per applicazioni di apprendimento automatico.
• Eseguire analisi post hoc e visualizzare i risultati efficacemente.
• Applicare tecniche di apprendimento automatico a scenari reali, specifici dei settori.

Rete Neurale Artificiale è un modello computazionale di dati utilizzato nello sviluppo di sistemi di Intelligenza Artificiale (IA) capaci di eseguire compiti "intelligenti". Le reti neurali vengono comunemente utilizzate nelle applicazioni di Apprendimento automatico (ML), che rappresentano a loro volta una delle implementazioni dell'IA. L'apprendimento profondo è un sottoinsieme del ML.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a ricercatori e sviluppatori che desiderano utilizzare Chainer per costruire e addestrare reti neurali in Python rendendo il codice facile da debuggare.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configura l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a sviluppare modelli di reti neurali.
• Definisci e implementa modelli di reti neurali utilizzando un codice sorgente comprensibile.
• Esegui esempi e modifica gli algoritmi esistenti per ottimizzare i modelli di addestramento del deep learning sfruttando GPU per ottenere prestazioni elevate.

Questa formazione interattiva guidata dal formatore (online o in sede) fornisce una introduzione al campo della riconoscimento dei modelli e dell'apprendimento automatico. Si sofferma su applicazioni pratiche in statistica, informatica, elaborazione del segnale, visione artificiale, data mining e bioinformatica.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Applicare metodi statistici fondamentali al riconoscimento dei modelli.
• Utilizzare modelli chiave come reti neurali e metodi kernel per l'analisi dei dati.
• Mettere in pratica tecniche avanzate per la risoluzione di problemi complessi.
• Migliorare l'accuratezza delle previsioni combinando diversi modelli.

Il Deep Reinforcement Learning (DRL) combina i principi del reinforcement learning con le architetture del deep learning per consentire agli agenti di prendere decisioni attraverso l'interazione con i loro ambienti. Sostiene molte delle attuali innovazioni dell'IA, come veicoli autonomi, controllo robotico, trading algoritmico e sistemi di raccomandazione adattivi. Il DRL consente a un agente artificiale di apprendere strategie, ottimizzare politiche e prendere decisioni autonome basate su tentativi ed errori utilizzando l'apprendimento basato sulle ricompense.

Questa formazione guidata dal docente (online o in sede) è rivolta a sviluppatori e data scientists di livello intermedio che desiderano imparare e applicare tecniche di Deep Reinforcement Learning per creare agenti intelligenti capaci di prendere decisioni autonome in ambienti complessi.

Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le fondamenta teoriche e i principi matematici del Reinforcement Learning.
• Implementare algoritmi chiave di RL, inclusi Q-Learning, Policy Gradients e metodi Actor-Critic.
• Costruire e addestrare agenti di Deep Reinforcement Learning utilizzando TensorFlow o PyTorch.
• Applicare DRL a applicazioni reali come giochi, robotica e ottimizzazione decisionale.
• Risolvere problemi, visualizzare e ottimizzare le prestazioni di addestramento utilizzando strumenti moderni.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione guidata.
• Esercizi pratici e implementazioni pratiche.
• Dimostrazioni di codifica live e applicazioni basate su progetti.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una versione personalizzata di questo corso (ad esempio, utilizzando PyTorch invece di TensorFlow), contattateci per organizzare.

Questo addestramento interattivo guidato dall'insegnante in Italia (online o sul posto) si rivolge ai sviluppatori di livello intermedio, ai data scientist e agli esperti di IA che desiderano sfruttare TensorFlow Lite per applicazioni Edge AI.

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

• Comprendere le basi di TensorFlow Lite e il suo ruolo nell'Edge AI.
• Sviluppare ed ottimizzare modelli AI utilizzando TensorFlow Lite.
• Distribuire modelli TensorFlow Lite su diversi dispositivi Edge.
• Utilizzare strumenti e tecniche per la conversione e l'ottimizzazione dei modelli.
• Implementare applicazioni pratiche di Edge AI utilizzando TensorFlow Lite.

Il training è rivolto a persone interessate ad apprendere i concetti di base sulle reti neurali e le loro applicazioni.

Questa formazione guidata da un istruttore (online o in sede) è rivolta agli ingegneri che desiderano scrivere, caricare ed eseguire modelli di machine learning su piccoli dispositivi embedded.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare TensorFlow Lite.
• Caricare modelli di machine learning su un dispositivo embedded per consentirgli di riconoscere la voce, classificare immagini, ecc.
• Aggiungere AI a dispositivi hardware senza dipendere dalla connettività di rete.