Corso di formazione Apprendimento per rinforzo con Google Colab

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da istruttori in Italia (in modalità online o in presenza), è rivolto a professionisti di livello avanzato desiderosi di ampliare le proprie conoscenze sui modelli di machine learning, migliorare la capacità di ottimizzazione degli iperparametri e apprendere come distribuire tali modelli in modo efficace tramite Google Colab.

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

• Implementare modelli avanzati di machine learning utilizzando framework diffusi come Scikit-learn e TensorFlow.
• Ottimizzare le prestazioni dei modelli attraverso la regolazione degli iperparametri.
• Distribuire modelli di machine learning in contesti reali utilizzando Google Colab.
• Collaborare e gestire progetti su larga scala relativi al machine learning direttamente su Google Colab.

Questo corso formativo, tenuto da istruttori Italia (online o in presenza), è pensato per data scientist di livello intermedio e professionisti sanitari desiderosi di sfruttare l’intelligenza artificiale per applicazioni avanzate nel settore medico, grazie all’utilizzo di Google Colab.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Implementare modelli di intelligenza artificiale per il settore sanitario tramite Google Colab.
• Utilizzare l’IA per la creazione di modelli predittivi basati sui dati sanitari.
• Analizzare immagini mediche servendosi di tecniche guidate dall’intelligenza artificiale.
• Esplorare le implicazioni etiche legate all’impiego dell’IA nelle soluzioni sanitarie.

Questo corso pratico, tenuto da un istruttore <in loc> (online o in presenza), si rivolge a data scientist ed ingegneri di livello intermedio che desiderano utilizzare Google Colab e Apache Spark per l’elaborazione e l’analisi dei big data.

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

• Configurare un ambiente per l’elaborazione dei big data tramite Google Colab e Spark.
• Elaborare e analizzare in modo efficiente grandi quantità di dati con Apache Spark.
• Visualizzare i dati di grandi dimensioni all’interno di un ambiente collaborativo.
• Integrare Apache Spark con strumenti basati sul cloud.

Questo corso pratico, tenuto da un istruttore in Italia (online o in sede), è pensato per scienziati dei dati e professionisti IT alle prime armi che desiderano imparare le basi della scienza dei dati utilizzando Google Colab.

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

• Configurare e navigare in Google Colab.
• Scrivere ed eseguire semplici programmi in Python.
• Importare e gestire set di dati.
• Creare visualizzazioni grafiche con le librerie di Python.

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 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 in diretta con docente si svolge Italia (online o in presenza) e è pensato per data scientist alle prime armi che desiderano imparare a realizzare visualizzazioni dati significative ed esteticamente curate.

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

• Configurare e utilizzare Google Colab per la visualizzazione dei dati.
• Creare diversi tipi di grafici tramite Matplotlib.
• Applicare tecniche avanzate di visualizzazione grazie a Seaborn.
• Personalizzare i grafici al fine di migliorarne la presentazione e la chiarezza.
• Interpretare ed esporre i dati in modo efficace utilizzando strumenti visivi.

Questo corso pratico, tenuto da istruttori in Italia (online o in presenza), è destinato a ingegneri del machine learning e ricercatori di intelligenza artificiale esperti che vogliono impiegare il RLHF per ottimizzare modelli linguistici di grandi dimensioni, al fine di garantirne prestazioni elevate, sicurezza e un forte allineamento alle preferenze umane.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti teorici del RLHF e il suo ruolo cruciale nello sviluppo attuale dell’intelligenza artificiale.
• Sviluppare modelli di ricompensa basati su feedback umani, utili a guidare i processi di apprendimento per rinforzo.
• Ottimizzare modelli linguistici di grandi dimensioni impiegando tecniche RLHF, in modo da allineare le loro risposte alle preferenze umane.
• Applicare le migliori pratiche per scalare i flussi di lavoro RLHF e renderli adatti a sistemi AI utilizzati in produzione.

Questo corso pratico e tenuto da istruttori in Italia (online o in presenza) si rivolge a data scientist di livello intermedio che desiderano acquisire una conoscenza approfondita e competenze operative sia sui Modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sia sull’Apprendimento per rinforzo (RL).

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

• Comprendere le componenti strutturali e il funzionamento dei modelli a trasformatore.
• Ottimizzare e adattare gli LLM a compiti e applicazioni specifiche.
• Afferrare i principi fondamentali e le metodologie dell’apprendimento per rinforzo.
• Capire in che modo le tecniche di apprendimento per rinforzo possono migliorare le prestazioni degli LLM.

Questo corso pratico, tenuto da istruttori in Italia (online o in presenza), è pensato per data scientist e sviluppatori di livello intermedio che vogliono applicare efficacemente gli algoritmi di machine learning grazie all’ambiente Google Colab.

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

• Configurare e utilizzare Google Colab per progetti legati al machine learning.
• Comprendere ed applicare diversi algoritmi di machine learning.
• Utilizzare librerie come Scikit-learn per l’analisi e la previsione dei dati.
• Implementare modelli di apprendimento supervisionato e non supervisionato.
• Ottimizzare ed effettuare una valutazione accurata dei modelli di machine learning.

Questo corso formativo in presenza o online, con docente a disposizione, è pensato per data scientist e sviluppatori di livello intermedio che desiderano applicare le tecniche NLP tramite Python su Google Colab.

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

• Comprendere i concetti fondamentali dell’elaborazione del linguaggio naturale.
• Pre-elaborare e pulire i dati testuali necessari per le attività di NLP.
• Effettuare analisi del sentiment tramite le librerie NLTK e SpaCy.
• Gestire dati testuali in Google Colab, sfruttandone la capacità di scalabilità e collaborazione.

Questo corso formativo live, condotto da istruttori in Italia (online o in sede), si rivolge a sviluppatori ed analisti dati alle prime armi che desiderano imparare la programmazione Python partendo da zero tramite Google Colab.

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

• Comprendere le nozioni di base del linguaggio di programmazione Python.
• Implementare codice Python nell’ambiente offerto da Google Colab.
• Utilizzare le strutture di controllo per gestire il flusso esecutivo dei programmi in Python.
• Creare funzioni per organizzare e riutilizzare efficacemente il codice scritto.
• Esplorare e impiegare le librerie fondamentali della programmazione Python.

Si tratta di una formazione guidata da istruttori, tenuta in modalità online o in loco Italia, indirizzata a professionisti del settore dati di livello intermedio che desiderano applicare le tecniche di previsione delle serie temporali su dati reali tramite Google Colab.

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

• Comprendere le nozioni fondamentali dell’analisi delle serie temporali.
• Utilizzare Google Colab per elaborare dati temporali.
• Applicare i modelli ARIMA per prevedere l’andamento dei dati.
• Sfruttare la libreria Prophet di Facebook per effettuare previsioni flessibili.
• Visualizzare i dati delle serie temporali nonché i risultati delle previsioni.