Corso di formazione Visione artificiale con Google Colab e TensorFlow

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da istruttori in Italia (in modalità online o in presenza), è rivolto a professionisti di livello avanzato desiderosi di ampliare le proprie conoscenze sui modelli di machine learning, migliorare la capacità di ottimizzazione degli iperparametri e apprendere come distribuire tali modelli in modo efficace tramite Google Colab.

Alla conclusione del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Implementare modelli avanzati di machine learning utilizzando framework diffusi come Scikit-learn e TensorFlow.
• Ottimizzare le prestazioni dei modelli attraverso la regolazione degli iperparametri.
• Distribuire modelli di machine learning in contesti reali utilizzando Google Colab.
• Collaborare e gestire progetti su larga scala relativi al machine learning direttamente su Google Colab.

Questo corso formativo, tenuto da istruttori Italia (online o in presenza), è pensato per data scientist di livello intermedio e professionisti sanitari desiderosi di sfruttare l’intelligenza artificiale per applicazioni avanzate nel settore medico, grazie all’utilizzo di Google Colab.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Implementare modelli di intelligenza artificiale per il settore sanitario tramite Google Colab.
• Utilizzare l’IA per la creazione di modelli predittivi basati sui dati sanitari.
• Analizzare immagini mediche servendosi di tecniche guidate dall’intelligenza artificiale.
• Esplorare le implicazioni etiche legate all’impiego dell’IA nelle soluzioni sanitarie.

Questo corso pratico, tenuto da un istruttore <in loc> (online o in presenza), si rivolge a data scientist ed ingegneri di livello intermedio che desiderano utilizzare Google Colab e Apache Spark per l’elaborazione e l’analisi dei big data.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare un ambiente per l’elaborazione dei big data tramite Google Colab e Spark.
• Elaborare e analizzare in modo efficiente grandi quantità di dati con Apache Spark.
• Visualizzare i dati di grandi dimensioni all’interno di un ambiente collaborativo.
• Integrare Apache Spark con strumenti basati sul cloud.

Questo corso pratico, tenuto da un istruttore in Italia (online o in sede), è pensato per scienziati dei dati e professionisti IT alle prime armi che desiderano imparare le basi della scienza dei dati utilizzando Google Colab.

Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare e navigare in Google Colab.
• Scrivere ed eseguire semplici programmi in Python.
• Importare e gestire set di dati.
• Creare visualizzazioni grafiche con le librerie di Python.

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da istruttori Italia (online o in loco), si rivolge a data scientist e sviluppatori di livello intermedio interessati ad apprendere e applicare tecniche di apprendimento profondo nell’ambiente di Google Colab.

Alla fine del percorso formativo, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare e utilizzare Google Colab per progetti di apprendimento profondo.
• Comprendere i fondamenti delle reti neurali.
• Implementare modelli di apprendimento profondo tramite TensorFlow.
• Addestrare ed valutare tali modelli.
• Sfruttare le funzionalità avanzate di TensorFlow nell’ambito dell’apprendimento profondo.

Questo corso in diretta con docente si svolge Italia (online o in presenza) e è pensato per data scientist alle prime armi che desiderano imparare a realizzare visualizzazioni dati significative ed esteticamente curate.

Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare e utilizzare Google Colab per la visualizzazione dei dati.
• Creare diversi tipi di grafici tramite Matplotlib.
• Applicare tecniche avanzate di visualizzazione grazie a Seaborn.
• Personalizzare i grafici al fine di migliorarne la presentazione e la chiarezza.
• Interpretare ed esporre i dati in modo efficace utilizzando strumenti visivi.

Questo corso formativo con docente presente in Italia (in modalità online o in presenza) è rivolto a agenti delle forze dell’ordine alle prime armi che desiderano passare dall’elaborazione manuale dei ritratti facciali all’utilizzo di strumenti basati su IA per lo sviluppo di sistemi di riconoscimento facciale.

Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti dell’Intelligenza Artificiale e dell’Apprendimento Automatico.
• Apprendere le nozioni base dell’elaborazione digitale delle immagini e il loro impiego nel riconoscimento facciale.
• Acquisire competenze nell’utilizzo di strumenti e framework basati su IA per creare modelli di riconoscimento facciale.
• Ottenere esperienza pratica nella realizzazione, formazione e test di sistemi di riconoscimento facciale.
• Comprendere le considerazioni etiche e le best practice nell’utilizzo della tecnologia di riconoscimento facciale.

Questa formazione pratica su Italia copre le basi di Fiji e ImageJ per la ricerca biologica. I partecipanti acquisiscono competenze pratiche nella preelaborazione delle immagini, nell'analisi quantitativa e nell'automazione delle macro per ottimizzare i flussi di lavoro relativi a tessuti istologici, cellule e altri campioni, ottenendo risultati riproducibili.

Questo corso pratico, tenuto da istruttori in Italia (online o in presenza), è pensato per data scientist e sviluppatori di livello intermedio che vogliono applicare efficacemente gli algoritmi di machine learning grazie all’ambiente Google Colab.

Alla fine del percorso formativo, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare e utilizzare Google Colab per progetti legati al machine learning.
• Comprendere ed applicare diversi algoritmi di machine learning.
• Utilizzare librerie come Scikit-learn per l’analisi e la previsione dei dati.
• Implementare modelli di apprendimento supervisionato e non supervisionato.
• Ottimizzare ed effettuare una valutazione accurata dei modelli di machine learning.

Questo corso formativo in presenza o online, con docente a disposizione, è pensato per data scientist e sviluppatori di livello intermedio che desiderano applicare le tecniche NLP tramite Python su Google Colab.

Alla conclusione del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti fondamentali dell’elaborazione del linguaggio naturale.
• Pre-elaborare e pulire i dati testuali necessari per le attività di NLP.
• Effettuare analisi del sentiment tramite le librerie NLTK e SpaCy.
• Gestire dati testuali in Google Colab, sfruttandone la capacità di scalabilità e collaborazione.

Questo corso formativo live, condotto da istruttori in Italia (online o in sede), si rivolge a sviluppatori ed analisti dati alle prime armi che desiderano imparare la programmazione Python partendo da zero tramite Google Colab.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le nozioni di base del linguaggio di programmazione Python.
• Implementare codice Python nell’ambiente offerto da Google Colab.
• Utilizzare le strutture di controllo per gestire il flusso esecutivo dei programmi in Python.
• Creare funzioni per organizzare e riutilizzare efficacemente il codice scritto.
• Esplorare e impiegare le librerie fondamentali della programmazione Python.

Si tratta di un corso pratico, tenuto da istruttori in Italia (online o in sede) rivolto a professionisti esperti desiderosi di approfondire le conoscenze sull'apprendimento per rinforzo e sulle sue applicazioni concrete nello sviluppo dell'intelligenza artificiale tramite Google Colab.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti fondamentali degli algoritmi di apprendimento per rinforzo.
• Implementare modelli di apprendimento per rinforzo sfruttando TensorFlow e OpenAI Gym.
• Sviluppare agenti intelligenti in grado di imparare tramite tentativi ed errori.
• Ottimizzare le prestazioni degli agenti utilizzando tecniche evolute quali il Q-learning e le reti neurali profonde per l'apprendimento (DQN).
• Addestrare agenti in ambienti simulati tramite OpenAI Gym.
• Implementare modelli di apprendimento per rinforzo in scenari applicativi reali.

Si tratta di una formazione guidata da istruttori, tenuta in modalità online o in loco Italia, indirizzata a professionisti del settore dati di livello intermedio che desiderano applicare le tecniche di previsione delle serie temporali su dati reali tramite Google Colab.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le nozioni fondamentali dell’analisi delle serie temporali.
• Utilizzare Google Colab per elaborare dati temporali.
• Applicare i modelli ARIMA per prevedere l’andamento dei dati.
• Sfruttare la libreria Prophet di Facebook per effettuare previsioni flessibili.
• Visualizzare i dati delle serie temporali nonché i risultati delle previsioni.

Questo corso pratico tenuto da istruttori in Italia (online o in presenza) si rivolge a professionisti di livello intermedio che desiderano utilizzare Vision Builder AI per progettare, implementare e ottimizzare sistemi di ispezione automatizzata nei processi SMT (Surface-Mount Technology).

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare ed impostare ispezioni automatiche tramite Vision Builder AI.
• Acquisire e pre-elaborare immagini di alta qualità per l’analisi.
• Applicare decisioni logiche finalizzate al rilevamento di difetti e alla validazione dei processi.
• Generare report di ispezione e ottimizzare le prestazioni del sistema.