Struttura del corso

Introduzione

Che cos'è l'IA

  • 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

  • Configurazione di Python librerie e Apache Spark

Recommendation Systems

  • Creazione di framework per il motore di raccomandazioneBuilding a recommender engine frameworks
  • Test e valutazione degli algoritmi

Filtrazione Collabrativa

  • Utilizzo dei filtri basati sull'utente e sul contenuto
  • Utilizzo del filtro basato sui router adiacenti
  • Utilizzo di RBM

Matrix Fattorizzazione

  • Utilizzo ed estensione della PCA
  • Esecuzione e miglioramento di SVD
  • Lavorare con Keras e le reti neurali di deep learning

Ridimensionamento con Spark

  • Utilizzo di RDD e frame di dati
  • Configurazione di cluster su AWS / EC2
  • Dimensionamento di Amazon DSSTNE e SageMaker

Riassunto e conclusione

Requisiti

  • Python Esperienza di programmazione

Pubblico

  • Scienziati dei dati
 14 ore

Numero di Partecipanti



Prezzo per Partecipante

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