Struttura del corso

Introduzione

Che cos'è l'intelligenza artificiale?

  • Psicologia computazionale
  • Filosofia computazionale

Machine Learning

  • Teoria dell'apprendimento computazionale
  • Computer Algoritmi per l'esperienza computazionale

Deep Learning

  • Reti neurali artificiali
  • Deep learning e machine learning a confronto

Preparazione dell'ambiente di sviluppo

  • Installazione e configurazione Mathematica

Machine Learning

  • Importazione e separazione dei dati
  • Normalizzazione e interpolazione dei dati
  • Raggruppamento e ordinamento degli elementi

Predittori e classificatori

  • Utilizzo di un modello lineare
  • Rappresentazione di un set di dati
  • Generazione di una sequenza di valori

Supervisionato Machine Learning

  • Implementazione di attività supervisionate
  • Utilizzo dei dati di training
  • Misurazione delle prestazioni
  • Identificazione dei cluster

Riassunto e conclusione

Requisiti

  • Una comprensione di Mathematica

Pubblico

  • Scienziati dei dati
 14 ore

Numero di Partecipanti



Prezzo per Partecipante

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