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Struttura del corso

Introduzione all’uso dell’intelligenza artificiale con Python

  • I concetti fondamentali e l’ambito di applicazione dell’AI
  • Le principali librerie Python per lo sviluppo AI
  • Struttura e flusso operativo dei progetti basati sull’intelligenza artificiale

Preparazione dei dati per l’AI

  • Pulizia, trasformazione e costruzione delle feature dai dati
  • Gestione di dati mancanti o sbilanciati
  • Scalatura e codifica delle feature

Tecniche di apprendimento supervisionato

  • Algoritmi di regressione e classificazione
  • Metodi ensemble: Random Forest, Gradient Boosting
  • Ottimizzazione degli iperparametri e validazione incrociata

Tecniche di apprendimento non supervisionato

  • Metodi di clustering: K-Means, DBSCAN, clustering gerarchico
  • Riduzione della dimensionalità: PCA, t-SNE
  • Scenari tipici di applicazione dell’apprendimento non supervisionato

Reti neurali e apprendimento profondo

  • Introduzione a TensorFlow e Keras
  • Costruzione e addestramento di reti neurali feedforward
  • Ottimizzazione delle prestazioni delle reti neurali

Apprendimento per rinforzo (introduzione)

  • I concetti base di agenti, ambienti e ricompense
  • Implementazione dei primi algoritmi di apprendimento per rinforzo
  • Ambiti di applicazione dell’apprendimento per rinforzo

Distribuzione dei modelli AI

  • Salvataggio e ripristino dei modelli addestrati
  • Integrazione dei modelli in applicazioni tramite API
  • Monitoraggio e manutenzione degli sistemi AI in produzione

Riepilogo e prossimi passi

Requisiti

  • Solida padronanza dei fondamenti della programmazione in Python
  • Esperienza nell’utilizzo di librerie per l’analisi dei dati come NumPy e pandas
  • Conoscenze di base sui concetti e gli algoritmi del machine learning

Destinatari

  • Sviluppatori software desiderosi di ampliare le proprie competenze nello sviluppo AI
  • Analisti dei dati che vogliono applicare tecniche di intelligenza artificiale a set di dati complessi
  • Professionisti della ricerca e dello sviluppo impegnati nella creazione di applicazioni basate sull’AI
 35 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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