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Struttura del corso
Reti neurali avanzate
- Architetture di deep learning
- Reti neurali convoluzionali e ricorrenti
- Modelli generativi e apprendimento non supervisionato
L’apprendimento automatico su larga scala
- Analisi dei big data
- Elaborazione distribuita per l’apprendimento automatico
- Tecniche avanzate di ottimizzazione
Apprendimento per rafforzamento e processi decisionali
- Processi decisionali di Markov
- Metodi basati sulla derivata della funzione di politica
- Sistemi multiagente e teoria dei giochi
Elaborazione del linguaggio naturale
- Tecniche avanzate nell’elaborazione del linguaggio naturale
- Analisi del sentiment e classificazione testuale
- Modelli linguistici e architetture Transformer
Visione artificiale e percezione visiva
- Riconoscimento di immagini e rilevamento di oggetti
- Analisi video e riconoscimento delle azioni umane
- Ricostruzione 3D e realtà aumentata
Etica e impatto sociale dell’intelligenza artificiale
- Bias ed equità nei sistemi di IA
- Gestione e normative nell’ambito dell’IA
- Impatti futuri dell’intelligenza artificiale sulla società
Progetto pratico in laboratorio
- Implementazione di modelli avanzati di apprendimento automatico
- Analisi di grandi insiemi di dati
- Lavoro collaborativo su un progetto di ricerca di gruppo
Riepilogo e prospettive future
Requisiti
- Buona conoscenza dei concetti fondamentali di intelligenza artificiale e apprendimento automatico
- Padronanza della programmazione in Python e familiarità con gli strumenti dell’analisi dati
- Completamento di un corso introduttivo sull’intelligenza artificiale o esperienza equivalente
Destinatari
- Data scientist
- Ingegneri
- Professionisti dell’intelligenza artificiale
21 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
