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

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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