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Struttura del corso
Introduzione all'IA
- Storia dell'IA
- Definizioni e terminologia
- IA vs. intelligenza umana
- Tendenze e potenzialità future
Machine Learning Nozioni di base
- Tipi di apprendimento automatico: supervisionato, non supervisionato, rinforzo
- Algoritmi chiave di ML
- Flusso di lavoro ML: dalla raccolta dei dati alla valutazione del modello
Data Management
- Tecniche di raccolta dei dati
- Pulizia e pre-elaborazione dei dati
- Analisi e visualizzazione dei dati
L'IA in pratica
- Casi di studio di applicazioni di IA
- Soluzioni di intelligenza artificiale specifiche per il settore
- L'IA nei prodotti di consumo
Considerazioni etiche
- L'intelligenza artificiale e lo spostamento del lavoro
- Bias ed equità nell'IA
- Problemi di privacy e sicurezza
- Il futuro dell'etica dell'IA
Progetto Lab
- Python Assegnazioni di programmazione
- Progetti di analisi dei dati utilizzando set di dati reali
- Sviluppo di un semplice modello di ML
Riepilogo e prossime tappe
Requisiti
- Comprensione dei concetti di base della programmazione
- Esperienza con la programmazione Python
- Familiarità con la statistica e la matematica di base
Pubblico
- Professionisti IT
14 ore
