Corso di formazione Introduction to the Use of Neural Networks

Questo corso copre l'AI (emphasizing Machine Learning e Deep Learning) in Automotive Industria. Aiuta a determinare quale tecnologia può essere (potenzialmente) utilizzata in molte situazioni in un'auto: dalla semplice automazione, dalla riconoscimento dell'immagine alla decisione autonoma.

Questo corso è stato creato per manager, architetti di soluzioni, responsabili dell'innovazione, CTO, architetti software e chiunque sia interessato a una panoramica dell'intelligenza artificiale applicata e alle previsioni più vicine per il suo sviluppo.

This instructor-led, live training in Italia (online or onsite) is aimed at beginner-level participants who wish to learn essential concepts in probability, statistics, programming, and machine learning, and apply these to AI development.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand basic concepts in probability and statistics, and apply them to real-world scenarios.
• Write and understand procedural, functional, and object-oriented programming code.
• Implement machine learning techniques such as classification, clustering, and neural networks.
• Develop AI solutions using rules engines and expert systems for problem-solving.

La Rete Neurale Artificiale è un modello di dati computazionale utilizzato nello sviluppo di sistemi in grado di eseguire compiti "intelligenti". Neural Networks sono comunemente utilizzati nelle applicazioni Machine Learning (ML), che sono a loro volta un'implementazione dell'IA. Deep Learning è un sottoinsieme di ML.

Questo è un corso di 4 giorni che introduce l'intelligenza artificiale e la sua applicazione. C'è la possibilità di avere un giorno in più per intraprendere un progetto di intelligenza artificiale al termine di questo corso. 

Questo è un corso di 4 giorni che introduce l'intelligenza artificiale e la sua applicazione utilizzando il linguaggio di programmazione Python. C'è la possibilità di avere un giorno in più per intraprendere un progetto di intelligenza artificiale al termine di questo corso. 

This instructor-led, live training in Italia (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and statisticians who wish to prepare data, build models, and apply machine learning techniques effectively in their professional domains.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand and implement various Machine Learning algorithms.
• Prepare data and models for machine learning applications.
• Conduct post hoc analyses and visualize results effectively.
• Apply machine learning techniques to real-world, sector-specific scenarios.

La rete neurale artificiale è un modello di dati computazionale utilizzato nello sviluppo di sistemi di Artificial Intelligence (AI) in grado di eseguire attività "intelligenti". Neural Networks sono comunemente utilizzate nelle applicazioni di Machine Learning (ML), che sono esse stesse un'implementazione dell'IA. Deep Learning è un sottoinsieme di ML.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a ricercatori e sviluppatori che desiderano utilizzare Chainer per costruire e addestrare reti neurali in Python rendendo il codice facile da debuggare.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configura l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a sviluppare modelli di reti neurali.
• Definisci e implementa modelli di reti neurali utilizzando un codice sorgente comprensibile.
• Esegui esempi e modifica gli algoritmi esistenti per ottimizzare i modelli di addestramento del deep learning sfruttando GPU per ottenere prestazioni elevate.

This instructor-led, live training in Italia (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.

By the end of this training, participants will be able to:

• Apply core statistical methods to pattern recognition.
• Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
• Implement advanced techniques for complex problem-solving.
• Improve prediction accuracy by combining different models.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a sviluppatori e data scientist che desiderano apprendere i fondamenti di Deep Reinforcement Learning durante la creazione di un agente di Deep Learning.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti chiave alla base del Deep Reinforcement Learning ed essere in grado di distinguerlo dal Machine Learning.
• Applicare algoritmi avanzati Reinforcement Learning per risolvere problemi del mondo reale.
• Crea un agente di deep learning.

Tipologia: Formazione teorica con applicazioni decise in anticipo con gli studenti sulle lasagne o Keras a seconda del gruppo pedagogico

Metodo didattico: presentazione, scambi e casi di studio

L'intelligenza artificiale, dopo aver sconvolto molti campi scientifici, ha iniziato a rivoluzionare un gran numero di settori economici (industria, medicina, comunicazione, ecc.). Ciononostante, la sua presentazione nei media mainstream è spesso una fantasia, molto lontana da ciò che sono realmente i campi di Machine Learning o Deep Learning. Lo scopo di questa formazione è quello di fornire agli ingegneri che hanno già una padronanza degli strumenti informatici (inclusa una programmazione software di base) un'introduzione a Deep Learning nonché alle sue diverse aree di specializzazione e quindi alle principali architetture di rete oggi esistenti. Se durante il corso vengono richiamate le basi della matematica, si consiglia un livello di matematica di tipo BAC+2 per una maggiore comodità. È assolutamente possibile saltare l'asse matematico per mantenere solo una visione "sistemica", ma questo approccio limiterà notevolmente la comprensione dell'argomento.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come utilizzare Matlab per progettare, costruire e visualizzare una rete neurale convoluzionale per il riconoscimento delle immagini.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Costruire un modello di apprendimento profondo
• Automatizza l'etichettatura dei dati
• Lavora con i modelli di Caffe e TensorFlow - Keras
• Addestra i dati utilizzando più GPU , il cloud o i cluster

Pubblico

• Sviluppatori
• ingegneri
• Esperti di dominio

Formato del corso

• Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli ingegneri che desiderano conoscere l'applicabilità dell'intelligenza artificiale ai sistemi meccatronici.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Ottieni una panoramica dell'intelligenza artificiale, dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza computazionale.
• Comprendere i concetti delle reti neurali e i diversi metodi di apprendimento.
• Scegli approcci di intelligenza artificiale efficaci per i problemi della vita reale.
• Implementare applicazioni di intelligenza artificiale nell'ingegneria meccatronica.

Questa sessione di formazione in aula conterrà presentazioni ed esempi basati su computer ed esercizi di casi di studio da intraprendere con le librerie di reti neurali e profonde pertinenti