Struttura del corso

Introduzione all'ingegneria dell'IA

  • Che cos'è l'ingegneria dell'intelligenza artificiale?
  • L'evoluzione dell'IA e il suo impatto sull'ingegneria
  • Concetti chiave e terminologia dell'IA

Tecnologie di intelligenza artificiale di base

  • Informazioni sull'apprendimento automatico
  • Deep learning e reti neurali
  • Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

Risoluzione dei problemi con l'intelligenza artificiale

  • Identificare i problemi adatti alle soluzioni di IA
  • Raccolta e pre-elaborazione dei dati
  • Selezione e formazione del modello

L'intelligenza artificiale nello sviluppo software

  • Strumenti di intelligenza artificiale per gli sviluppatori
  • Integrazione dell'IA nei sistemi esistenti
  • Controllo delle versioni e gestione dei modelli

Intelligenza artificiale e ingegneria dei dati

  • Le tecnologie dei big data e il loro ruolo nell'IA
  • Pipeline di dati e processi ETL
  • Archiviazione e gestione dei dati per l'IA

IA etica

  • Comprendere i pregiudizi e l'equità nei sistemi di IA
  • Privacy e sicurezza nell'ingegneria dell'IA
  • Considerazioni etiche e best practice

Progetto AI Management

  • Agile metodologie per progetti di IA
  • Ruoli e responsabilità del team
  • Documentation e la rendicontazione

Ingegneria pratica dell'IA

  • Configurazione dell'ambiente di sviluppo AI
  • Creazione e valutazione di semplici modelli di intelligenza artificiale
  • Progetti collaborativi di ingegneria dell'IA

Il futuro dell'ingegneria dell'IA

  • Tendenze emergenti nell'IA
  • Apprendimento continuo e sviluppo delle competenze
  • Sbocchi occupazionali nell'ingegneria dell'IA

Riepilogo e prossime tappe

Requisiti

  • Comprensione dei concetti di base della programmazione
  • Esperienza con la programmazione Python
  • Familiarità con la statistica di base e l'algebra lineare

Pubblico

  • Ingegneri dell'intelligenza artificiale
  • Sviluppatori di software
  • Analisti di dati
 14 ore

Numero di Partecipanti



Prezzo per Partecipante

Recensioni (2)

Corsi relativi

AI-Augmented Software Engineering (AIASE)

14 ore

AI Coding Assistants: Enhancing Developer Productivity

7 ore

Introduction to Data Science and AI using Python

35 ore

AI in Digital Marketing

7 ore

Artificial Intelligence (AI) for Managers

7 ore

Artificial Intelligence (AI) for Robotics

21 ore

Introduction to Artificial Intelligence (AI)

35 ore

AI and Robotics for Nuclear - Extended

120 ore

AI and Robotics for Nuclear

80 ore

AI in business and Society & The future of AI - AI/Robotics

7 ore

Introduction to AI Trust, Risk, and Security Management (AI TRiSM)

21 ore

Introduction to Bing AI: Enhancing Search with Artificial Intelligence

14 ore

Applied Edge AI

35 ore

IBM Cloud Pak for Data

14 ore

Fundamentals of Intelligent Driving

21 ore

Categorie relative