Corso di formazione Intelligenza Artificiale con Python (Livello Intermedio)
L'intelligenza Artificiale con Python è lo sviluppo di sistemi intelligenti utilizzando l'ecosistema esteso di AI e libreria di machine learning di Python.
Questo addestramento guidato dall'insegnante (online o in sede) è rivolto a programmatori intermediari di Python che desiderano progettare, implementare e distribuire soluzioni AI utilizzando Python.
Alla fine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:
- Implementare algoritmi di intelligenza artificiale utilizzando le librerie core AI di Python.
- Lavorare con modelli di apprendimento supervisionato, non supervisionato e rinforzo.
- Integrare soluzioni AI in applicazioni e flussi di lavoro esistenti.
- Vaillare le prestazioni del modello ed ottimizzare per accuratezza ed efficienza.
Formato del Corso
- Lezione interattiva e discussione.
- Molte esercitazioni e pratica.
- Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.
Opzioni di Personalizzazione del Corso
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per concordare i dettagli.
Struttura del corso
Panoramica dell'IA con Python
- Concetti chiave e ambito dell'IA
- Biblioteche di Python per lo sviluppo di IA
- Struttura del progetto e flusso di lavoro per l'IA
Preparazione dei Dati per l'IA
- Pulizia, trasformazione e ingegneria delle feature dei dati
- Gestione dei dati mancanti e non bilanciati
- Ridimensionamento e codifica delle feature
Tecniche di Supervised Learning
- Algoritmi di regressione e classificazione
- Metodi di ensemble: Random Forest, Gradient Boosting
- Attimizzazione degli iperparametri e cross-validation
Tecniche di Unsupervised Learning
- Metodi di clustering: K-Means, DBSCAN, clustering gerarchico
- Riduzione della dimensionalità: PCA, t-SNE
- Casi d'uso per l'apprendimento non supervisionato
Neural Networks e Deep Learning
- Introduzione a TensorFlow e Keras
- Costruzione e allenamento di reti neurali feedforward
- Ottimizzazione delle prestazioni della rete neurale
Reinforcement Learning (Intro)
- Concetti fondamentali degli agenti, ambienti e ricompense
- Messa in pratica di algoritmi di apprendimento per rinforzo basilari
- Applicazioni dell'apprendimento per rinforzo
Deploying AI Models
- Saving and loading trained models
- Integrating models into applications via APIs
- Monitoring and maintaining AI systems in production
Riepilogo e prossimi passi
Requisiti
- Comprensione solida dei fondamenti della programmazione Python
- Esperienza con librerie di analisi dati come NumPy e pandas
- Nozioni di base sui concetti ed algoritmi di apprendimento automatico
Pubblico
- Sviluppatori software che intendono espandere le proprie competenze nello sviluppo AI
- Analisti dati in cerca di applicare tecniche AI a set di dati complessi
- Professionisti R&S che stanno creando applicazioni alimentate da IA
I corsi di formazione interaziendali richiedono più di 5 partecipanti.
Corso di formazione Intelligenza Artificiale con Python (Livello Intermedio) - Prenotazione
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Intelligenza Artificiale con Python (Livello Intermedio) - Richiesta di consulenza
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Esempi/esercizi perfettamente adattati al nostro settore
Luc - CS Group
Corso - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Traduzione automatica
L'istruttore era molto disponibile per rispondere a tutte le mie domande
Caterina - Stamtech
Corso - Developing APIs with Python and FastAPI
Traduzione automatica
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Corsi relativi
Avanzato LangGraph: Ottimizzazione, Debugging e Monitoraggio di Grafi Complessi
35 oreLangGraph è un framework per la costruzione di applicazioni LLM a stato con multi-attori come grafi componibili con uno stato persistente e il controllo dell'esecuzione.
Questo training guidato dall'insegnante (online o in presenza) si rivolge agli ingegneri avanzati di piattaforme AI, a DevOps per l'IA e agli architetti ML che desiderano ottimizzare, debuggare, monitorare ed operare sistemi LangGraph di livello produzione.
Alla fine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:
- Progettare e ottimizzare topologie complesse di LangGraph per velocità, costo ed scalabilità.
- Ingenegiare affidabilità con ritentative, timeout, idempotenza e recupero basato su checkpoint.
- Debuggare e tracciare l'esecuzione dei grafi, ispezionare lo stato e riprodurre sistematicamente problemi di produzione.
- Instrumentare i grafi con registri, metriche e tracce, distribuirli in produzione e monitorare SLAs e costi.
Formato del Corso
- Lettura interattiva e discussione.
- Molte esercitazioni e pratica.
- Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.
Opzioni di Personalizzazione del Corso
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare l'evento.
Creare Agenti di Codifica con Devstral: Dalla Progettazione degli Agenti allo Strumentamento
14 oreDevstral è un framework open-source progettato per costruire ed eseguire agenti di codifica in grado di interagire con basi di codice, strumenti di sviluppo e API per migliorare la produttività degli ingegneri.
Questo training guidato da istruttori (online o in presenza) è rivolto a ingegneri ML intermedi o avanzati, team di strumentazione per sviluppatori e SREs che desiderano progettare, implementare e ottimizzare agenti di codifica utilizzando Devstral.
Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:
- Configurare Devstral per lo sviluppo di agenti di codifica.
- Progettare flussi di lavoro agentic per l'esplorazione e la modifica delle basi di codice.
- Integrare gli agenti di codifica con strumenti di sviluppo e API.
- Implementare le migliori pratiche per il deployment sicuro ed efficiente degli agenti.
Formato del Corso
- Lezione interattiva e discussione.
- Molte esercitazioni e pratica.
- Implementazione pratica in un ambiente live-lab.
Opzioni di Personalizzazione del Corso
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare l'evento.
Scalare l'Analisi dei Dati con Python e Dask
14 oreQuesto corso di formazione guidato dall'instruttore (online o in presenza) è rivolto a data scientists e software engineers che desiderano utilizzare Dask nell'ecosistema Python per costruire, scalare e analizzare grandi dataset.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Configurare l'ambiente per iniziare a processare dati su larga scala con Dask e Python.
- Esplorare le funzionalità, librerie, strumenti e API disponibili in Dask.
- Capire come Dask accelera il calcolo parallelo in Python.
- Imparare a scalare l'ecosistema Python (Numpy, SciPy e Pandas) utilizzando Dask.
- Ottimizzare l'ambiente Dask per mantenere prestazioni elevate nella gestione di grandi dataset.
Analisi dei Dati con Python, Pandas e Numpy
14 oreQuesta formazione guidata dal docente in Italia (online o presenza) è rivolta a sviluppatori e analisti dei dati di livello intermedio che desiderano migliorare le loro competenze nell'analisi e nella manipolazione dei dati utilizzando Pandas e NumPy.
Al termine della formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Configurare un ambiente di sviluppo che include Python, Pandas e NumPy.
- Crea un'applicazione di analisi dati utilizzando Pandas e NumPy.
- Eseguire operazioni avanzate di wrangling, ordinamento e filtraggio dei dati.
- Condurre operazioni aggregate ed analizzare i dati delle serie temporali.
- Visualizzare i dati utilizzando Matplotlib e altre librerie di visualizzazione.
- Debuggare e ottimizzare il proprio codice di analisi dati.
Open-Source Model Ops: Self-Hosting, Fine-Tuning e Governance con Modelli Devstral & Mistral
14 oreI modelli Devstral e Mistral sono tecnologie AI a codice aperto progettate per un utilizzo flessibile, il fine-tuning e l'integrazione scalabile.
Questo training guidato dal docente (online o in presenza) è rivolto a ingegneri ML intermedi e avanzati, team di piattaforme e ingegneri di ricerca che desiderano auto-hosting, fine-tuning e governance dei modelli Mistral e Devstral in ambienti di produzione.
Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:
- Configurare e impostare ambienti auto-hosted per i modelli Mistral e Devstral.
- Applicare tecniche di fine-tuning per prestazioni specifiche al dominio.
- Implementare versioning, monitoraggio e governance del ciclo di vita.
- Sicurezza, conformità e utilizzo responsabile dei modelli a codice aperto.
Formato del Corso
- Lezione interattiva e discussione.
- Esercizi pratici di auto-hosting e fine-tuning.
- Implementazione in laboratorio di pipeline di governance e monitoraggio.
Opzioni di Personalizzazione del Corso
- Per richiedere un training personalizzato per questo corso, contattateci per organizzarlo.
FARM (FastAPI, React e MongoDB) Sviluppo Full Stack
14 oreQuesta formazione guidata dal docente (online o in aula) è rivolta agli sviluppatori che desiderano utilizzare la stack FARM (FastAPI, React e MongoDB) per creare applicazioni web dinamiche, ad alte prestazioni e scalabili.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Configurare l'ambiente di sviluppo che integra FastAPI, React e MongoDB.
- Comprendere i concetti chiave, le funzionalità e i vantaggi della stack FARM.
- Imparare a creare REST APIs con FastAPI.
- Imparare a progettare applicazioni interattive con React.
- Sviluppare, testare e distribuire applicazioni (front end e back end) utilizzando la stack FARM.
Sviluppo di API con Python e FastAPI
14 oreQuesto corso di formazione guidato dal docente (online o in presenza) è rivolto a sviluppatori che desiderano utilizzare FastAPI con Python per creare, testare e distribuire API RESTful in modo più facile e rapido.
Alla fine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Configurare l'ambiente di sviluppo necessario per lo sviluppo di API con Python e FastAPI.
- Creare API più rapidamente e facilmente utilizzando la libreria FastAPI.
- Imparare come creare modelli di dati e schemi basati su Pydantic e OpenAPI.
- Connettere le API a un database utilizzando SQLAlchemy.
- Implementare sicurezza e autenticazione nelle API utilizzando gli strumenti FastAPI.
- Creare immagini di contenitori e distribuire API web su un server cloud.
Fiji: Elaborazione di Immagini per la Biotecnologia e la Tossicologia
14 oreQuesto training guidato da un istruttore (online o in sede) è rivolto a ricercatori e professionisti di laboratorio con competenze di livello iniziale o intermedio che desiderano elaborare e analizzare immagini relative a tessuti istologici, cellule del sangue, alghe e altri campioni biologici.
Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:
- Navigare nell'interfaccia di Fiji e utilizzare le funzioni principali di ImageJ.
- Preprocessare ed migliorare le immagini scientifiche per un'analisi migliore.
- Analizzare le immagini in modo quantitativo, compreso il conteggio delle cellule e la misurazione delle aree.
- Automatizzare i compiti ripetitivi utilizzando macro e plugin.
- Personalizzare i flussi di lavoro per le esigenze specifiche di analisi delle immagini nella ricerca biologica.
Applicazioni di LangGraph nel settore finanziario
35 oreLangGraph è un framework per la creazione di applicazioni LLM stateful e multi-attori come grafi componibili con uno stato persistente e il controllo dell'esecuzione.
Questo addestramento live guidato da un istruttore (online o in presenza) è rivolto a professionisti di livello intermedio e avanzato che desiderano progettare, implementare ed operare soluzioni finanziarie basate su LangGraph con una corretta governance, osservabilità e conformità.
Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:
- Progettare flussi di lavoro specifici per le finanze basati su LangGraph allineati ai requisiti regolatori e di audit.
- Integrare standard e ontologie dei dati finanziari nello stato del grafo e nelle strumentazioni.
- Metttere in pratica la affidabilità, la sicurezza e i controlli a ciclo chiuso con l'operatore umano per processi critici.
- Distribuire, monitorare ed ottimizzare sistemi LangGraph per prestazioni, costi e SLA.
Formato del Corso
- Lectura interattiva e discussioni.
- Numerosi esercizi e pratica.
- Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.
Opzioni per la Personalizzazione del Corso
- Per richiedere una formazione personalizzata su questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
Fondamenti di LangGraph: Promozione e Catena basate su Grafi
14 oreLangGraph è un framework per la costruzione di applicazioni LLM strutturate in grafici che supportano il planning, la ramificazione, l'utilizzo degli strumenti, la memoria e l'esecuzione controllata.
Questo corso interattivo e live (online o presenziale) è rivolto a sviluppatori principianti, engineer di prompt e pratiche di dati che desiderano progettare e costruire workflow LLM flessibili e multistep utilizzando LangGraph.
Alla fine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Spiegare i concetti principali di LangGraph (nodi, archi, stato) e quando usarli.
- Cosrire prompt chain che si ramificano, chiamano strumenti ed eseguono operazioni di memoria.
- Integrare recupero e API esterne nei workflow grafici.
- Testare, debuggare e valutare le applicazioni LangGraph per affidabilità e sicurezza.
Formato del Corso
- Lectura interattiva e discussione guidata.
- Lab e panoramica codice in un ambiente sandbox.
- Esercizi basati su scenari per design, test e valutazione.
Opzioni di Personalizzazione del Corso
- Per richiedere un training personalizzato per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
LangGraph nella Salute: Orchestrazione dei Flussi di Lavoro per Ambienti Regolamentati
35 oreLangGraph consente flussi di lavoro stateful e multi-attori alimentati da LLM con un controllo preciso sui percorsi di esecuzione e la persistenza dello stato. Nel settore sanitario, queste capacità sono cruciali per la conformità, l'interoperabilità e la costruzione di sistemi di supporto alle decisioni che si integrano nei flussi di lavoro medici.
Questo addestramento interattivo e in diretta (online o su sito) è rivolto a professionisti di livello intermedio a avanzato che desiderano progettare, implementare e gestire soluzioni sanitarie basate su LangGraph, affrontando sfide regolamentari, etiche ed operative.
Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:
- Progettare flussi di lavoro di LangGraph specifici per la sanità con attenzione alla conformità e alla tracciabilità.
- Integrare le applicazioni LangGraph con ontologie e standard medici (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Applicare le migliori pratiche per affidabilità, tracciabilità ed esplicabilità in ambienti sensibili.
- Distribuire, monitorare e validare applicazioni LangGraph in contesti di produzione sanitaria.
Formato del Corso
- Lettura interattiva ed esercizi di discussione.
- Esercizi pratici con studi di caso reali.
- Esercitazioni di implementazione in un ambiente live-lab.
Opzioni di Personalizzazione del Corso
- Per richiedere un addestramento personalizzato per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
LangGraph per Applicazioni Legali
35 oreLangGraph è un framework per costruire applicazioni LLM stateful e multi-attore come grafi componibili con stato persistente e controllo preciso sull'esecuzione.
Questo training guidato dall'insegnante (online o in sede) è rivolto a professionisti di livello intermedio ad avanzato che desiderano progettare, implementare e gestire soluzioni legali basate su LangGraph con i controlli necessari per la conformità, tracciabilità e governance.
Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:
- Progettare flussi di lavoro specifici per il settore legale che preservino l'auditabilità e la conformità.
- Integrare ontologie legali e standard documentali nello stato del grafo e nel processamento.
- Implementare guardrails, approvazioni umane e percorsi decisionali tracciabili.
- Distribuire, monitorare e mantenere servizi LangGraph in produzione con osservabilità e controlli dei costi.
Formato del Corso
- Lezione interattiva e discussione.
- Molti esercizi e pratica.
- Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.
Opzioni di Personalizzazione del Corso
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
Creazione di Flussi di Lavoro Dinamici con LangGraph e Agenti LLM
14 oreLangGraph è un framework per la creazione di workflow basati su grafi LLM che supportano ramificazioni, uso strumenti, memoria e esecuzione controllabile.
Questo training live guidato da un istruttore (online o presenziale) è rivolto a ingegneri intermedi e team di prodotti che desiderano combinare la logica grafica di LangGraph con i cicli degli agenti LLM per creare applicazioni dinamiche consapevoli del contesto, come agenti supporto clienti, alberi decisionali e sistemi di recupero informazioni.
Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:
- Progettare workflow basati su grafi che coordinano agenti LLM, strumenti e memoria.
- Mettere in pratica la routing condizionale, i tentativi ripetuti e le opzioni di fallback per un'esecuzione robusta.
- Integrare il recupero dati, API e output strutturati nei cicli degli agenti.
- Valutare, monitorare e rafforzare il comportamento degli agenti per la affidabilità e la sicurezza.
Formato del Corso
- Lecture interattive e discussioni guidate.
- Laboratori guidati ed esercitazioni di codice in un ambiente sandbox.
- Esercizi di progettazione basati su scenari e recensioni tra pari.
Opzioni per la Personalizzazione del Corso
- Per richiedere un training personalizzato per questo corso, si prega di contattarci per organizzare l'incontro.
LangGraph per l'Automazione del Marketing
14 oreLangGraph è un framework di orchestrazione basato su grafi che consente flussi di lavoro condizionali e multi-step con LLM e strumenti, ideale per automatizzare e personalizzare pipeline di contenuti.
Questo training guidato da un istruttore (online o in loco) è rivolto a marketer, strategisti del contenuto e sviluppatori di automazione intermedi che desiderano implementare campagne email dinamiche e pipeline di generazione di contenuti utilizzando LangGraph.
Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:
- Progettare flussi di lavoro e contenuti basati su grafi con logica condizionale.
- Integrare LLM, API e sorgenti dati per la personalizzazione automatizzata.
- Gestire stato, memoria e contesto attraverso campagne multi-step.
- Valutare, monitorare e ottimizzare le prestazioni dei flussi di lavoro e i risultati della consegna.
Formato del Corso
- Lezioni interattive e discussioni di gruppo.
- Laboratori pratici per implementare flussi di lavoro email e pipeline di contenuti.
- Esercizi basati su scenari sulla personalizzazione, segmentazione e logica condizionale.
Opzioni di Personalizzazione del Corso
- Per richiedere un training personalizzato per questo corso, contattateci per organizzarlo.
Accelerando i Flussi di Lavoro Python Pandas con Modin
14 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist e sviluppatori che desiderano utilizzare Modin per creare e implementare calcoli paralleli con Pandas per un'analisi più rapida dei dati.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Configura l'ambiente necessario per iniziare a sviluppare Pandas flussi di lavoro su larga scala con Modin.
- Comprendere le caratteristiche, l'architettura e i vantaggi di Modin.
- Conosci le differenze tra Modin, Dask e Ray.
- Esegui Pandas operazioni più velocemente con Modin.
- Implementa l'intera API e le funzioni Pandas.