Corso di formazione Machine Learning avanzato con Python

Questo corso pratico tenuto da istruttori in Italia (online o in presenza) è rivolto a biologi che desiderano comprendere il funzionamento di AlphaFold e utilizzare i relativi modelli come strumento guida nelle proprie ricerche sperimentali.

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

• Comprendere i principi fondamentali su cui si basa AlphaFold.
• Conoscere il meccanismo operativo di AlphaFold.
• Interpretare correttamente le previsioni e i risultati ottenuti con AlphaFold.

Questo corso formativo dal vivo, condotto da un istruttore Italia (online o in sede), è pensato per professionisti esperti che vogliono approfondire le proprie competenze nella visione artificiale e sfruttare al meglio TensorFlow per lo sviluppo di modelli avanzati tramite Google Colab.

Alla conclusione del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Costruire e addestrare reti neurali convoluzionali (CNN) con TensorFlow.
• Sfruttare Google Colab per uno sviluppo di modelli in cloud scalabile ed efficiente.
• Implementare tecniche di pre-elaborazione delle immagini utili nelle applicazioni di visione artificiale.
• Distribuire modelli di visione artificiale in contesti reali.
• Utilizzare il transfer learning per migliorare le prestazioni dei modelli CNN.
• Visualizzare e interpretare i risultati ottenuti dai modelli di classificazione delle immagini.

Questo corso pratico tenuto da istruttori in Italia (in modalità online o in presenza) introduce al campo del riconoscimento dei pattern e dell’apprendimento automatico. Vengono trattate le applicazioni concrete in ambiti come la statistica, l’informatica, l’elaborazione dei segnali, la visione artificiale, l’estrazione di informazioni dai dati e la bioinformatica.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Applicare metodi statistici fondamentali al riconoscimento dei pattern.
• Utilizzare modelli chiave, come le reti neurali e i metodi basati sui kernel, per l’analisi dei dati.
• Implementare tecniche avanzate utili alla risoluzione di problemi complessi.
• Migliorare la precisione delle previsioni combinando diversi modelli.

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da istruttori Italia (online o in loco), si rivolge a data scientist e sviluppatori di livello intermedio interessati ad apprendere e applicare tecniche di apprendimento profondo nell’ambiente di Google Colab.

Alla fine del percorso formativo, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare e utilizzare Google Colab per progetti di apprendimento profondo.
• Comprendere i fondamenti delle reti neurali.
• Implementare modelli di apprendimento profondo tramite TensorFlow.
• Addestrare ed valutare tali modelli.
• Sfruttare le funzionalità avanzate di TensorFlow nell’ambito dell’apprendimento profondo.

Questo corso, tenuto da un istruttore in forma live Italia (online o in sede), è rivolto a sviluppatori, data scientist e professionisti dell’AI di livello intermedio interessati ad applicare TensorFlow Lite nelle soluzioni edge.

Alla fine del percorso formativo i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti di TensorFlow Lite e il suo ruolo nell’Intelligenza Artificiale edge.
• Sviluppare e 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.
• Realizzare applicazioni pratiche di Intelligenza Artificiale edge con TensorFlow Lite.

Questo corso pratico, tenuto da un istruttore in Italia (online o in presenza), è rivolto a data scientist che desiderano utilizzare TensorFlow per analizzare dati potenzialmente legati a frodi.

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

• Creare un modello di rilevamento delle frodi utilizzando Python e TensorFlow.
• Costruire modelli di regressione lineare per prevedere la presenza di frodi.
• Sviluppare un’applicazione completa basata sull’intelligenza artificiale per l’analisi dei dati relativi alle frodi.

Questa formazione dal vivo, guidata da un docente, su Italia (online o in sede), è rivolta a sviluppatori e data scientist che desiderano utilizzare TensorFlow 2.x per costruire predictor, classificatori, modelli generativi, reti neurali e altro ancora.

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

• Installare e configurare TensorFlow 2.x.
• Comprendere i vantaggi di TensorFlow 2.x rispetto alle versioni precedenti.
• Costruire modelli di deep learning.
• Implementare un classificatore di immagini avanzato.
• Distribuire un modello di deep learning su cloud, dispositivi mobili e dispositivi IoT.

Questo corso formativo dal vivo tenuto da istruttori Italia (online o in presenza) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano conoscere le tecniche XAI più innovative per i modelli deep learning, con l’obiettivo primario di progettare sistemi AI interpretabili.

Alla fine del percorso formativo, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le difficoltà legate alla spiegabilità nel deep learning.
• Applicare tecniche XAI avanzate alle reti neurali.
• Interpretare correttamente le decisioni prese dai modelli deep learning.
• Valutare i compromessi tra prestazioni e trasparenza.