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Struttura del corso
Avanzate Neural Networks
- Architetture di deep learning
- Reti neurali convoluzionali e ricorrenti
- Modelli generativi e apprendimento non supervisionato
Machine Learning Su larga scala
- Analisi dei big data
- Calcolo distribuito per il ML
- Tecniche avanzate di ottimizzazione
Reinforcement Learning e il processo decisionale
- Processi decisionali di Markov
- Metodi del gradiente dei criteri
- Sistemi multi-agente e teoria dei giochi
Elaborazione e comprensione del linguaggio naturale
- Tecniche avanzate di PNL
- Analisi del sentiment e classificazione del testo
- Modelli linguistici e trasformatori
Computer Visione e percezione
- Riconoscimento delle immagini e rilevamento degli oggetti
- Analisi video e riconoscimento delle azioni
- Ricostruzione 3D e realtà aumentata
Etica e società dell'IA
- Bias ed equità nei sistemi di IA
- Governance e politica dell'IA
- Impatti futuri dell'IA sulla società
Progetto Lab
- Implementazione di modelli di ML avanzati
- Analisi di set di dati di grandi dimensioni
- Collaborazione a un progetto di ricerca di gruppo
Riepilogo e prossime tappe
Requisiti
- Una solida comprensione dei concetti di base di AI e ML
- Competenza in Python e familiarità con i toolkit di data science
- Completamento di un corso introduttivo all'IA o esperienza equivalente
Pubblico
- Scienziati dei dati
- Ingegneri
- Professionisti dell'IA
21 ore
