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Struttura del corso
Introduzione all'Ingegneria dell'Intelligenza Artificiale
- Cos'è l'ingegneria dell'intelligenza artificiale?
- L'evoluzione dell'IA e il suo impatto sull'ingegneria
- Concetti chiave e terminologia nell'IA
Tecnologie di Base dell'IA
- Comprensione del machine learning
- Deep learning e reti neurali
- Processamento del linguaggio naturale (NLP)
Soluzioni di Problemi con l'IA
- Identificazione dei problemi adatti alle soluzioni AI
- Raccogliere e preelaborare i dati
- Selezione e formazione del modello
IA nello Sviluppo Software
- Strumenti AI per gli sviluppatori
- Integrazione dell'IA nei sistemi esistenti
- Controllo di versione e gestione dei modelli
IA ed Ingegneria dei Dati
- Tecnologie 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 il bias e la giustizia nei sistemi AI
- Privacy e sicurezza nell'ingegneria dell'IA
- Considerazioni etiche e ottimi pratiche
Gestione Progetti AI
- Metodologie Agile per i progetti AI
- Ruoli e responsabilità del team
- Documentazione e reporting
Pratica dell'Ingegneria dell'IA
- Configurare l'ambiente di sviluppo AI
- Creazione e valutazione di semplici modelli AI
- Progetti collaborativi dell'ingegneria dell'IA
Il Futuro dell'Ingegneria dell'IA
- Tendenze emergenti nell'IA
- Apprendimento continuo e sviluppo delle competenze
- Opportunità di carriera nell'ingegneria dell'IA
Riepilogo ed Azioni Successive
Requisiti
- Comprendere i concetti di base della programmazione
- Esperienza con la programmazione Python
- Familiarità con statistiche e algebra lineare di base
Pubblico
- Ingegneri AI
- Sviluppatori software
- Analisti dati
14 Ore
Recensioni (1)
Formazione passo-passo con molti esercizi. È stato come un workshop e ne sono molto contento.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Corso - Intelligent Applications Fundamentals
Traduzione automatica