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Struttura del corso
Introduzione all'Intelligenza Artificiale
- Storia dell'AI
- Definizioni e terminologia utilizzata in ambito AI
- Confronto tra intelligenza artificiale e intelligenza umana
- Tendenze future e potenzialità dell'AI
Nozioni di base sul Machine Learning
- Tipologie di machine learning: supervisionato, non supervisionato e basato sul rinforzo
- Gli algoritmi più importanti nel campo del ML
- Il flusso operativo tipico dell'ML: dalla raccolta dei dati alla valutazione dei modelli
Gestione e analisi dei dati
- Tecniche per la raccolta di dati
- Pulizia e pre-elaborazione dei dati
- Analisi e visualizzazione dei dati
L'Intelligenza Artificiale nella pratica
- Casi studio relativi alle applicazioni dell'AI
- Soluzioni AI personalizzate per settori specifici
- Utilizzo dell'AI nei prodotti di consumo
Aspetti etici nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale
- L'impatto dell'AI sulla disoccupazione e il mercato del lavoro
- Bias e equità nei sistemi AI
- Questioni legate alla privacy e alla sicurezza dei dati
- Il futuro della riflessione etica sull'Intelligenza Artificiale
Progetto pratico in laboratorio
- Esercizi di programmazione con Python
- Lavori analitici basati su dataset reali e significativi
- Sviluppo di un modello semplice di machine learning
Considerazioni finali e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza dei concetti base della programmazione
- Esperienza nella programmazione in Python
- Familiarità con nozioni elementari di statistica e matematica
Destinatari
- Professionisti del settore IT
14 ore
Recensioni (1)
Formazione passo dopo passo con molti esercizi. È stata come un workshop e ne sono molto contento.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Corso - Intelligent Applications Fundamentals
Traduzione automatica
