Corso di formazione Introduzione all'uso di 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.

Questo corso tenuto da un istruttore in diretta (online o sul posto) è rivolto a partecipanti di livello principiante che desiderano imparare concetti essenziali di probabilità, statistica, programmazione e machine learning e applicarli allo sviluppo dell'Intelligenza Artificiale.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Capire i concetti base di probabilità e statistica ed applicarli a scenari reali.
• Scrivere e comprendere codice di programmazione procedurale, funzionale e orientato agli oggetti.
• Mettere in pratica tecniche di machine learning come la classificazione, il clustering e i neuroni artificiali.
• Sviluppare soluzioni AI utilizzando motori di regole e sistemi esperti per la risoluzione dei problemi.

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. 

Questa formazione guidata dal docente in Italia (online o presenza) si rivolge a scienziati dei dati e statistici di livello intermedio che desiderano preparare i dati, creare modelli e applicare efficacemente tecniche di apprendimento automatico nei loro domini professionali.

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

• Capire e implementare vari algoritmi Machine Learning.
• Preparare dati e modelli per applicazioni di apprendimento automatico.
• Eseguire analisi post hoc e visualizzare i risultati efficacemente.
• Applicare tecniche di apprendimento automatico a scenari reali, specifici dei settori.

Rete Neurale Artificiale è un modello computazionale di dati utilizzato nello sviluppo di sistemi di Intelligenza Artificiale (IA) capaci di eseguire compiti "intelligenti". Le reti neurali vengono comunemente utilizzate nelle applicazioni di Apprendimento automatico (ML), che rappresentano a loro volta una delle implementazioni dell'IA. L'apprendimento profondo è un sottoinsieme del ML.

Questa formazione interattiva guidata dal formatore (online o in sede) fornisce una introduzione al campo della riconoscimento dei modelli e dell'apprendimento automatico. Si sofferma su applicazioni pratiche in statistica, informatica, elaborazione del segnale, visione artificiale, data mining e bioinformatica.

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

• Applicare metodi statistici fondamentali al riconoscimento dei modelli.
• Utilizzare modelli chiave come reti neurali e metodi kernel per l'analisi dei dati.
• Mettere in pratica tecniche avanzate per la risoluzione di problemi complessi.
• Migliorare l'accuratezza delle previsioni combinando diversi modelli.

Il Deep Reinforcement Learning (DRL) combina i principi del reinforcement learning con le architetture del deep learning per consentire agli agenti di prendere decisioni attraverso l'interazione con i loro ambienti. Sostiene molte delle attuali innovazioni dell'IA, come veicoli autonomi, controllo robotico, trading algoritmico e sistemi di raccomandazione adattivi. Il DRL consente a un agente artificiale di apprendere strategie, ottimizzare politiche e prendere decisioni autonome basate su tentativi ed errori utilizzando l'apprendimento basato sulle ricompense.

Questa formazione guidata dal docente (online o in sede) è rivolta a sviluppatori e data scientists di livello intermedio che desiderano imparare e applicare tecniche di Deep Reinforcement Learning per creare agenti intelligenti capaci di prendere decisioni autonome in ambienti complessi.

Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le fondamenta teoriche e i principi matematici del Reinforcement Learning.
• Implementare algoritmi chiave di RL, inclusi Q-Learning, Policy Gradients e metodi Actor-Critic.
• Costruire e addestrare agenti di Deep Reinforcement Learning utilizzando TensorFlow o PyTorch.
• Applicare DRL a applicazioni reali come giochi, robotica e ottimizzazione decisionale.
• Risolvere problemi, visualizzare e ottimizzare le prestazioni di addestramento utilizzando strumenti moderni.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione guidata.
• Esercizi pratici e implementazioni pratiche.
• Dimostrazioni di codifica live e applicazioni basate su progetti.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una versione personalizzata di questo corso (ad esempio, utilizzando PyTorch invece di TensorFlow), contattateci per organizzare.

In questa formazione guidata dal docente, i partecipanti impareranno come utilizzare Matlab per progettare, costruire e visualizzare una rete neurale convoluzionale per il riconoscimento di immagini.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Costruire un modello di deep learning
• Automatizzare l'etichettatura dei dati
• Lavorare con modelli di Caffe e TensorFlow-Keras
• Allenare i dati utilizzando più GPU, il cloud o cluster

Pubblico target

• Sviluppatori
• Ingegneri
• Esperti del settore

Formato del corso

• Parte lezione, parte discussione, esercizi e pratica intensiva

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

Questo corso è una introduzione all'utilizzo delle reti neurali per risolvere problemi reali utilizzando il software R-project.

In questo corso guidato dal formatore in Italia, i partecipanti impareranno come sfruttare le innovazioni dei processori TPU per massimizzare le prestazioni delle proprie applicazioni AI.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• addestrare diversi tipi di reti neurali su grandi quantità di dati.
• utilizzare TPU per accelerare il processo di inferenza fino a due ordini di grandezza.
• sfruttare i TPU per processare applicazioni intensive come ricerca immagini, visione nei cloud e elaborazione fotografie.

Questo corso inizia fornendo conoscenze concettuali sulle reti neurali e, più in generale, sugli algoritmi di apprendimento automatico, sull'apprendimento profondo (algoritmi e applicazioni).

La Parte-1 (40%) di questa formazione si concentra principalmente sui fondamenti, ma aiuterà a scegliere la tecnologia giusta: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, ecc.

La Parte-2 (20%) di questa formazione introduce Theano - una libreria Python che semplifica la scrittura di modelli di apprendimento profondo.

La Parte-3 (40%) della formazione si baserà ampiamente su TensorFlow - l'API di seconda generazione della libreria software open source di Google per l'apprendimento profondo. Tutti gli esempi e le sessioni pratiche saranno realizzati con TensorFlow.

Pubblico

Questo corso è destinato a ingegneri che desiderano utilizzare TensorFlow per i loro progetti di apprendimento profondo.

Dopo aver completato questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• avere una buona comprensione delle reti neurali profonde (DNN), CNN e RNN

• comprendere la struttura e i meccanismi di distribuzione di TensorFlow

• essere in grado di svolgere attività di installazione, configurazione dell'ambiente di produzione e architettura

• essere in grado di valutare la qualità del codice, eseguire il debug e il monitoraggio

• essere in grado di implementare procedure avanzate come l'addestramento dei modelli, la costruzione di grafi e la registrazione