Corso di formazione Ottimizzazione dei Modelli AI per Dispositivi Edge

Questo corso di formazione guidato dal docente (online o in sede) è rivolto a data scientists e software engineers che desiderano utilizzare AdaBoost per creare algoritmi di boosting per il machine learning con Python.

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

• Configurare l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a creare modelli di machine learning con AdaBoost.
• Comprendere l'approccio di apprendimento ensemble e come implementare il boosting adattivo.
• Imparare a costruire modelli AdaBoost per migliorare gli algoritmi di machine learning in Python.
• Utilizzare l'ottimizzazione degli iperparametri per aumentare l'accuratezza e le prestazioni dei modelli AdaBoost.

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.

Esplorare i fondamenti dell'intelligenza artificiale rivela come la tecnologia intelligente stia ridefinendo la strategia digitale, l'automazione e il processo decisionale nelle operazioni aziendali. Vengono esaminati i concetti chiave che spaziano dalla storia dell'AI, ai framework di problem solving, alla rappresentazione della conoscenza, al ragionamento in contesti incerti e ai paradigmi di machine learning, accanto alla comunicazione, alla percezione e all'azione autonoma. Guida i dirigenti e gli architetti a valutare le opportunità di trasformazione guidate dall'AI, a valutare le tendenze tecnologiche emergenti e a integrare soluzioni intelligenti pratiche per accelerare l'agilità aziendale.

Questa formazione in diretta, condotta da un istruttore in Italia (online o in presenza), è rivolta ai biologi che desiderano comprendere il funzionamento di AlphaFold e utilizzare i modelli generati da AlphaFold come guida nei loro studi sperimentali.

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

• Comprendere i principi fondamentali di AlphaFold.
• Imparare come funziona AlphaFold.
• Imparare a interpretare le previsioni e i risultati di AlphaFold.

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.

Intelligenza Artificiale Applicata partendo dalle basi in Python fornisce agli programmatori e agli analisti dati le tecniche fondamentali per costruire soluzioni di machine learning da zero utilizzando Python. Copre i principi chiave del supervised learning per classificazione e regressione, del unsupervised learning per clustering e rilevamento delle anomalie, e delle architetture avanzate delle reti neurali. Esamina metodi comprovati per lavorare con scikit-learn, Apache Spark MLlib e notebook Jupyter per lo sviluppo pratico di IA. Aiuta i professionisti a implementare modelli ML pratici, valutare i limiti degli algoritmi e completare progetti applicativi per la risoluzione di problemi del mondo reale.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a partecipanti con diversi livelli di esperienza che desiderano sfruttare la piattaforma AutoML di Google per creare chatbot personalizzati per varie applicazioni.

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

• Comprendere i fondamenti dello sviluppo di chatbot.
• Naviga in Google Cloud Platform e accedi a AutoML.
• Preparare i dati per l'addestramento dei modelli di chatbot.
• Addestra e valuta modelli di chatbot personalizzati usando AutoML.
• Distribuisci e integra i chatbot in varie piattaforme e canali.
• Monitora e ottimizza le prestazioni del chatbot nel tempo.

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.

Questo addestramento interattivo guidato dall'insegnante in Italia (online o sul posto) si rivolge ai sviluppatori di livello intermedio, ai data scientist e agli esperti di IA che desiderano sfruttare TensorFlow Lite per applicazioni Edge AI.

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

• Comprendere le basi di TensorFlow Lite e il suo ruolo nell'Edge AI.
• Sviluppare ed ottimizzare modelli AI utilizzando TensorFlow Lite.
• Distribuire modelli TensorFlow Lite su diversi dispositivi Edge.
• Utilizzare strumenti e tecniche per la conversione e l'ottimizzazione dei modelli.
• Implementare applicazioni pratiche di Edge AI utilizzando TensorFlow Lite.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist, analisti di dati e sviluppatori che desiderano esplorare AutoML prodotti e funzionalità per creare e distribuire modelli di formazione ML personalizzati con il minimo sforzo.

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

• Esplora la linea di prodotti AutoML per implementare diversi servizi per vari tipi di dati.
• Prepara ed etichetta i set di dati per creare modelli ML personalizzati.
• Addestra e gestisci i modelli per produrre modelli di machine learning accurati ed equi.
• Effettua previsioni utilizzando modelli addestrati per soddisfare gli obiettivi e le esigenze aziendali.

Kubeflow è una piattaforma open source progettata per semplificare la creazione, il training e il deployment di carichi di lavoro di machine learning su Kubernetes.

Questo corso di formazione guidato dall'instruttore (online o in sede) è rivolto a professionisti di livello principiante-intermedio che desiderano costruire workflow ML affidabili utilizzando Kubeflow.

Al termine di questo corso, i partecipanti acquisiranno le competenze per:

• Navigare nell'ecosistema Kubeflow e nelle componenti principali.
• Costruire workflow riproducibili con Kubeflow Pipelines.
• Eseguire job di training scalabili su Kubernetes.
• Distribuire modelli di machine learning in modo efficiente utilizzando Kubeflow Serving.

Formato del Corso

• Presentazioni guidate e discussioni collaborative.
• Laboratori pratici con componenti Kubeflow reali.
• Esercizi pratici per costruire workflow ML end-to-end.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Versioni personalizzate di questo corso possono essere organizzate per allinearsi con la stack tecnologica e i requisiti progettuali del vostro team.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a sviluppatori e data scientist che desiderano creare, distribuire e gestire flussi di lavoro di apprendimento automatico su Kubernetes.

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

• Installa e configura Kubeflow on-premise e nel cloud.
• Crea, distribuisci e gestisci flussi di lavoro ML basati su Docker container e Kubernetes.
• Esegui intere pipeline di machine learning su architetture e ambienti cloud diversi.
• Utilizzo di Kubeflow per generare e gestire i notebook Jupyter.
• Crea formazione ML, ottimizzazione degli iperparametri e gestione dei carichi di lavoro su più piattaforme.

Questo corso di formazione guidato dal formatore (online o in sede) è rivolto a sviluppatori che desiderano utilizzare Google's ML Kit per creare modelli di machine learning ottimizzati per l'elaborazione su dispositivi mobili.

Alla fine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a sviluppare funzionalità di machine learning per le app mobili.
• Integrare nuove tecnologie di machine learning nelle app Android e iOS utilizzando le API di ML Kit. 
• Potenziare ed ottimizzare le app esistenti utilizzando il SDK di ML Kit per l'elaborazione in dispositivo e la distribuzione.

Questo corso guidato dal docente (online o in sede) è rivolto a data scientists e software engineers che desiderano utilizzare Random Forest per creare algoritmi di machine learning su grandi set di dati.

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

• Configurare l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a costruire modelli di machine learning con Random Forest.
• Comprendere i vantaggi di Random Forest e come implementarlo per risolvere problemi di classificazione e regressione.
• Imparare a gestire grandi set di dati e interpretare più alberi decisionali in Random Forest.
• Valutare e ottimizzare le prestazioni del modello di machine learning attraverso l'adjustment dei hyperparametri.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ad analisti di dati di livello intermedio che desiderano imparare a utilizzare RapidMiner per stimare e proiettare i valori e utilizzare strumenti analitici per la previsione delle serie temporali.

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

• Impara ad applicare la metodologia CRISP-DM, a selezionare gli algoritmi di machine learning appropriati e a migliorare la costruzione e le prestazioni del modello.
• Utilizzare RapidMiner per stimare e proiettare i valori e utilizzare strumenti analitici per la previsione delle serie temporali.