Struttura del corso
Introduzione
- Definizione di Intelligenza Artificiale Predittiva
- Contesto storico ed evoluzione dell’analisi predittiva
- Principi fondamentali del machine learning e dell’estrazione di dati
Raccolta e Preprocessing dei Dati
- Acquisizione dei dati rilevanti
- Pulizia e preparazione dei dati per l’analisi
- Conoscenza dei tipi di dati e delle loro fonti
Analisi Esplorativa dei Dati (EDA)
- Visualizzazione dei dati per individuare informazioni significative
- Statistiche descrittive e sintesi dei dati
- Identificazione di pattern e relazioni nei dati
Modellizzazione Statistica
- Nozioni fondamentali sull’inferenza statistica
- Analisi di regressione
- Modelli di classificazione
Algoritmi di Machine Learning per la Predizione
- Panoramica sugli algoritmi di apprendimento supervisionato
- Alberi decisionali e foreste casuali
- Reti neurali e nozioni base sul deep learning
Valutazione e Selezione dei Modelli
- Comprensione della precisione e delle metriche di prestazione dei modelli
- Tecniche di validazione incrociata
- Sovradattamento del modello e tecniche per ottimizzarlo
Applicazioni Pratiche dell’Intelligenza Artificiale Predittiva
- Studi di caso tratti da diversi settori industriali
- Considerazioni etiche nella modellazione predittiva
- Limiti e sfide legati all’Intelligenza Artificiale Predittiva
Progetto Pratico
- Lavorare su un set di dati per creare un modello predittivo
- Utilizzare il modello ottenuto per effettuare previsioni
- Valutazione e interpretazione dei risultati ottenuti
Conclusioni e Prossimi Passi
Requisiti
- Conoscenza di base della statistica
- Esperienza nell’utilizzo di un qualsiasi linguaggio di programmazione
- Familiarità con la gestione dei dati e l’uso delle fogli di calcolo
- Non è necessaria alcuna precedente esperienza nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale o della data science
Destinatari
- Professionisti informatici
- Analisti dei dati
- Personale tecnico
Recensioni (3)
nozioni di base e ha amato i documenti e gli esercizi preparati
Rekha Nallam - GE Medical Systems Polska Sp. z o.o.
Corso - Introduction to Predictive AI
Traduzione automatica
L'opportunità di utilizzare modelli pre-creati, capire come funzionano e modificarli in tempo reale per vedere i risultati. La scelta di VSCode con Jupyter è stata un'opzione perfetta per condurre la formazione in questo modo.
Krzysztof - GE Medical Systems Polska Sp. z o.o.
Corso - Introduction to Predictive AI
Traduzione automatica
Argomenti difficili presentati in modo semplice e facile da usare
Marcin - GE Medical Systems Polska Sp. z o.o.
Corso - Introduction to Predictive AI
Traduzione automatica
