Online Machine Learning Training in Italia

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello principiante che desiderano comprendere il concetto di modelli pre-addestrati e imparare ad applicarli per risolvere problemi del mondo reale senza costruire modelli da zero.

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

• Comprendere il concetto e i vantaggi dei modelli pre-addestrati.
• Esplora varie architetture di modelli pre-addestrati e i relativi casi d'uso.
• Ottimizza un modello pre-addestrato per attività specifiche.
• Implementa modelli pre-addestrati in semplici progetti di Machine Learning.

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 dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a sviluppatori di intelligenza artificiale di livello intermedio, ingegneri di apprendimento automatico e architetti di sistema che desiderano ottimizzare i modelli di intelligenza artificiale per l'implementazione edge.

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

• Comprendi le sfide e i requisiti della distribuzione di modelli di intelligenza artificiale sui dispositivi edge.
• Applica tecniche di compressione dei modelli per ridurre le dimensioni e la complessità dei modelli di intelligenza artificiale.
• Utilizza metodi di quantizzazione per migliorare l'efficienza del modello sull'hardware edge.
• Implementare l'eliminazione e altre tecniche di ottimizzazione per migliorare le prestazioni del modello.
• Distribuisci modelli di intelligenza artificiale ottimizzati su vari dispositivi edge.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a sviluppatori di livello intermedio, data scientist e appassionati di tecnologia che desiderano acquisire competenze pratiche nell'implementazione di modelli di intelligenza artificiale su dispositivi edge per varie applicazioni.

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

• Comprendi i principi dell'Edge AI e i suoi vantaggi.
• Impostare e configurare l'ambiente di edge computing.
• Sviluppa, addestra e ottimizza i modelli di intelligenza artificiale per l'implementazione edge.
• Implementa soluzioni pratiche di intelligenza artificiale sui dispositivi edge.
• Valuta e migliora le prestazioni dei modelli distribuiti tramite edge.
• Affronta le considerazioni etiche e di sicurezza nelle applicazioni Edge AI.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano padroneggiare le tecnologie alla base dei sistemi autonomi.

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

• Progetta e implementa modelli di intelligenza artificiale per un processo decisionale autonomo.
• Sviluppa algoritmi di controllo per la navigazione autonoma e l'evitamento degli ostacoli.
• Garantisci sicurezza e affidabilità nei sistemi autonomi basati sull'intelligenza artificiale.
• Integra i sistemi autonomi con i framework di robotica e intelligenza artificiale esistenti.

Questa formazione guidata dal formatore (online o su sito) è rivolta a professionisti avanzati che desiderano migliorare le loro conoscenze sui modelli di apprendimento automatico, perfezionare le competenze nel tuning deiiperparametri e imparare come deployare i modelli efficacemente utilizzando Google Colab.

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

• Implementare modelli avanzati di apprendimento automatico usando framework popolari come Scikit-learn e TensorFlow.
• Ottimizzare le prestazioni del modello attraverso il tuning deiiperparametri.
• Deployare modelli di apprendimento automatico in applicazioni reali utilizzando Google Colab.
• Collaborare e gestire progetti di apprendimento automatico a grande scala su Google Colab.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano applicare tecniche di intelligenza artificiale per ottimizzare la gestione della resa nella produzione di semiconduttori.

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

• Analizza i dati di produzione per identificare i fattori che influenzano i tassi di rendimento.
• Implementa algoritmi di intelligenza artificiale per migliorare i processi di gestione del rendimento.
• Ottimizza i parametri di produzione per ridurre i difetti e migliorare le rese.
• Integra la gestione del rendimento basata sull'intelligenza artificiale nei flussi di lavoro di produzione esistenti.

L'intelligenza artificiale e Machine Learning sono tecnologie in rapida evoluzione con implicazioni significative per la governance dei dati e il conformità organizzativa.

Questo corso guidato dall'instructor (online o on-site) è rivolto a professionisti di livello intermedio della governance, della privacy e della conformità che desiderano comprendere come implementare pratiche robuste di governance dell'informazione in ambienti che utilizzano intelligenza artificiale e machine learning.

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

• Comprendere i concetti chiave dell'intelligenza artificiale e del machine learning in un contesto di governance dell'informazione.
• Riconoscere le aree tipiche dove l'AI/ML è utilizzata nelle organizzazioni e i relativi rischi IG.
• Valutare come AI/ML interagisce con i Principi Data Protection, la gestione dei documenti e la qualità dei dati.
• Affrontare DPIAs, framework di governance ed approcci alla mitigazione dei rischi per progetti AI/ML.

Formato del Corso

• Lectura interattiva e discussione.
• Esempi di casi reali e analisi di framework.
• Attività di gruppo e passeggiate guidate dei documenti.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare l'incontro.

Questo corso live, guidato da un istruttore in Italia (online o sul posto), è rivolto a professionisti intermedi del business e dell'IA che desiderano applicare l'apprendimento automatico nel settore aziendale, nella previsione e nei sistemi guidati dall'IA utilizzando studi di caso reali e strumenti basati su Python.

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

• Capire come l'apprendimento automatico si inserisce nella strategia aziendale e dell'IA.
• Applicare tecniche di apprendimento supervisionato e non supervisionato a problemi strutturati del business.
• Predisporre e trasformare i dati per la modellazione.
• Utilizzare reti neurali per compiti di classificazione e previsione.
• Eseguire la previsione delle vendite utilizzando metodi statistici e basati sull'IA.
• Mettere in pratica clustering e miniera di regole di associazione per la segmentazione dei clienti e la scoperta di pattern.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano applicare tecniche di intelligenza artificiale all'avanguardia all'automazione della progettazione di semiconduttori, migliorando l'efficienza, l'accuratezza e l'innovazione nella progettazione e verifica dei chip.

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

• Applica tecniche avanzate di intelligenza artificiale per ottimizzare i processi di progettazione dei semiconduttori.
• Integra i modelli di machine learning in EDA strumenti per una verifica avanzata del progetto.
• Sviluppa soluzioni basate sull'intelligenza artificiale per sfide di progettazione complesse nella fabbricazione di chip.
• Sfrutta le reti neurali per migliorare l'accuratezza e la velocità dell'automazione della progettazione.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano comprendere e applicare le tecniche di intelligenza artificiale per ottimizzare i processi di fabbricazione dei semiconduttori.

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

• Comprendere le metodologie di intelligenza artificiale per l'ottimizzazione dei processi nella fabbricazione di chip.
• Implementa modelli di intelligenza artificiale per migliorare la resa e ridurre i difetti.
• Analizza i dati di processo per identificare i parametri chiave per l'ottimizzazione.
• Applica tecniche di apprendimento automatico per ottimizzare i processi di produzione dei semiconduttori.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a partecipanti di livello intermedio che desiderano automatizzare e gestire i flussi di lavoro di apprendimento automatico, tra cui l'addestramento, la convalida e l'implementazione del modello utilizzando Apache Airflow.

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

• Configurare Apache Airflow per l'orchestrazione del flusso di lavoro di machine learning.
• Automatizza le attività di pre-elaborazione dei dati, addestramento dei modelli e convalida.
• Integra Airflow con framework e strumenti di machine learning.
• Distribuisci modelli di machine learning usando pipeline automatizzate.
• Monitora e ottimizza i flussi di lavoro di machine learning in produzione.

Questo addestramento guidato da un istruttore in Italia (online o sul posto) è rivolto a scienziati dei dati e sviluppatori di livello intermedio che desiderano applicare algoritmi di apprendimento automatico efficacemente utilizzando l'ambiente Google Colab.

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

• Configurare e navigare nell'ambiente Google Colab per progetti di apprendimento automatico.
• Comprendere ed applicare diversi algoritmi di apprendimento automatico.
• Utilizzare librerie come Scikit-learn per analizzare e prevedere dati.
• Implementare modelli di apprendimento supervisionato e non supervisionato.
• Ottimizzare ed esaminare efficacemente i modelli di apprendimento automatico.

This instructor-led, live training in Italia (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use ML.NET machine learning models to automatically derive projections from executed data analysis for enterprise applications.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install ML.NET and integrate it into the application development environment.
• Understand the machine learning principles behind ML.NET tools and algorithms.
• Build and train machine learning models to perform predictions with the provided data smartly.
• Evaluate the performance of a machine learning model using the ML.NET metrics.
• Optimize the accuracy of the existing machine learning models based on the ML.NET framework.
• Apply the machine learning concepts of ML.NET to other data science applications.

Questo corso live guidato dall'insegnante in Italia (online o sul posto) è rivolto a professionisti dei dati di livello intermedio che desiderano applicare tecniche di apprendimento automatico ai problemi aziendali basati sui dati, inclusa la previsione delle vendite e il modello predittivo utilizzando reti neurali.

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

• Comprendere i concetti fondamentali e i tipi di apprendimento automatico.
• Applicare gli algoritmi chiave per la classificazione, regressione, clustering ed analisi di associazione.
• Eseguire l'analisi esplorativa dei dati e la preparazione dei dati utilizzando Python.
• Utilizzare reti neurali per i compiti di modellazione non lineare.
• Mettere in pratica l'analisi predittiva per le previsioni aziendali, inclusi i dati delle vendite.
• VaLutare e ottimizzare le prestazioni del modello utilizzando tecniche visive e statistiche.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist di livello intermedio e avanzato, ingegneri di machine learning, ricercatori di deep learning ed esperti di visione artificiale che desiderano ampliare le proprie conoscenze e competenze nell'apprendimento profondo per la generazione di testo in immagine.

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

• Comprendi le architetture e le tecniche avanzate di deep learning per la generazione di testo in immagine.
• Implementa modelli complessi e ottimizzazioni per la sintesi di immagini di alta qualità.
• Ottimizza le prestazioni e la scalabilità per set di dati di grandi dimensioni e modelli complessi.
• Ottimizza gli iperparametri per migliorare le prestazioni e la generalizzazione del modello.
• Integrare Stable Diffusion con altri framework e strumenti di deep learning

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti della sicurezza informatica di livello intermedio e avanzato che desiderano migliorare le proprie competenze nel rilevamento delle minacce e nella risposta agli incidenti basati sull'intelligenza artificiale.

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

• Implementa algoritmi di intelligenza artificiale avanzati per il rilevamento delle minacce in tempo reale.
• Personalizza i modelli di intelligenza artificiale per specifiche sfide di sicurezza informatica.
• Sviluppa flussi di lavoro di automazione per la risposta alle minacce.
• Proteggi gli strumenti di sicurezza basati sull'intelligenza artificiale contro gli attacchi avversari.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti della sicurezza informatica di livello principiante che desiderano imparare a sfruttare l'intelligenza artificiale per migliorare le capacità di rilevamento e risposta alle minacce.

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

• Comprendi le applicazioni dell'intelligenza artificiale nella sicurezza informatica.
• Implementa algoritmi di intelligenza artificiale per il rilevamento delle minacce.
• Automatizza la risposta agli incidenti con gli strumenti di intelligenza artificiale.
• Integra l'intelligenza artificiale nell'infrastruttura di sicurezza informatica esistente.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ad analisti di dati e data scientist di livello principiante e intermedio che desiderano utilizzare Weka per eseguire attività di data mining.

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

• Installare e configurare Weka.
• Comprendere l'ambiente Weka e l'ambiente di lavoro.
• Eseguire attività di data mining utilizzando Weka.

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.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore (online o in loco) è rivolto a data scientist, ingegneri di machine learning e ricercatori di visione artificiale che desiderano sfruttare Stable Diffusion per generare immagini di alta qualità per una varietà di casi d'uso.

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

• Comprendi i principi di Stable Diffusion e come funziona per la generazione di immagini.
• Compilare e addestrare Stable Diffusion modelli per le attività di generazione di immagini.
• Applicare Stable Diffusion a vari scenari di generazione di immagini, ad esempio inpainting, outpainting e conversione da immagine a immagine.
• Ottimizza le prestazioni e la stabilità dei modelli Stable Diffusion.

L'obiettivo di questo corso è quello di fornire una competenza di base nell'applicare Machine Learning metodi in pratica. Attraverso l'uso del linguaggio di programmazione Python e le sue varie biblioteche, e sulla base di un sacco di esempi pratici, questo corso insegna come utilizzare i blocchi di costruzione più importanti di Machine Learning, come prendere decisioni di modelli di dati, interpretare le uscite degli algoritmi e valutare i risultati.

Il nostro obiettivo è quello di fornirvi le competenze per comprendere e utilizzare con fiducia gli strumenti più fondamentali della scatola di strumenti Machine Learning e evitare le cadute comuni delle applicazioni Data Science.

l'obiettivo di questo corso è quello di fornire una competenza generale nell'applicazione dei metodi di Machine Learning nella pratica. Attraverso l'uso del linguaggio di programmazione Python e delle sue varie biblioteche, e sulla base di una moltitudine di esempi pratici, questo corso insegna come utilizzare i più importanti elementi costitutivi del machine learning, come prendere decisioni di modellazione dei dati, interpretare il output degli algoritmi e convalidare i risultati.

il nostro obiettivo è quello di darvi le competenze per capire e utilizzare gli strumenti più fondamentali dalla Toolbox di Machine Learning con fiducia ed evitare le insidie comuni delle applicazioni di Data Science.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist e ingegneri del software che desiderano utilizzare AdaBoost per creare algoritmi di boosting per l'apprendimento automatico con Python.

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

• Configura l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a creare modelli di apprendimento automatico con AdaBoost.
• Comprendere l'approccio dell'apprendimento d'insieme e come implementare il potenziamento adattivo.
• Scopri come creare modelli AdaBoost per potenziare gli algoritmi di apprendimento automatico in Python.
• Utilizzare l'ottimizzazione degli iperparametri per aumentare la precisione e le prestazioni dei modelli AdaBoost.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ai data scientist e alle persone meno tecniche che desiderano utilizzare Auto-Keras per automatizzare il processo di selezione e ottimizzazione di un modello di apprendimento automatico.

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

• Automatizza il processo di addestramento di modelli di machine learning altamente efficienti.
• Cerca automaticamente i parametri migliori per i modelli di deep learning.
• Crea modelli di Machine Learning estremamente accurati.
• Usa la potenza dell'apprendimento automatico per risolvere i problemi aziendali del mondo reale.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a tecnici con un background nell'apprendimento automatico che desiderano ottimizzare i modelli di apprendimento automatico utilizzati per rilevare modelli complessi nei big data.

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

• Installa e valuta vari strumenti open source AutoML (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, ecc.)
• Addestra modelli di machine learning di alta qualità.
• Risolvi in modo efficiente diversi tipi di problemi di apprendimento automatico supervisionato.
• Scrivi solo il codice necessario per avviare il processo di apprendimento automatico automatizzato.

Questo corso sarà una combinazione di teoria e lavoro pratico con esempi specifici utilizzati durante l'evento.

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 corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist e analisti di dati che desiderano automatizzare, valutare e gestire modelli predittivi utilizzando le funzionalità di apprendimento automatico di DataRobot.

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

• Carica i set di dati in DataRobot per analizzare, valutare e controllare la qualità dei dati.
• Crea e addestra modelli per identificare variabili importanti e raggiungere gli obiettivi di previsione.
• Interpreta i modelli per creare informazioni preziose utili per prendere decisioni aziendali.
• Monitora e gestisci i modelli per mantenere prestazioni di previsione ottimizzate.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli ingegneri che desiderano applicare tecniche di ingegneria delle funzionalità per elaborare meglio i dati e ottenere modelli di apprendimento automatico migliori.

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

• Impostare un ambiente di sviluppo ottimale, inclusi tutti i pacchetti Python necessari.
• Ottieni informazioni importanti analizzando le funzionalità di un set di dati.
• Ottimizza i modelli di machine learning attraverso l'adattamento dei dati grezzi stessi.
• Pulisci e trasforma i set di dati in preparazione per l'apprendimento automatico.

L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale in cui i computer hanno la capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmati.

Il deep learning è un sottocampo dell'apprendimento automatico che utilizza metodi basati sull'apprendimento, rappresentazioni di dati e strutture come le reti neurali.

Python è un linguaggio di programmazione di alto livello famoso per la sua sintassi chiara e la leggibilità del codice.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come implementare modelli di deep learning per le telecomunicazioni utilizzando Python mentre passano attraverso la creazione di un modello di rischio di credito di deep learning.

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

• Comprendere i concetti fondamentali del deep learning.
• Scopri le applicazioni e gli usi del deep learning nelle telecomunicazioni.
• Utilizza Python, Keras e TensorFlow per creare modelli di deep learning per le telecomunicazioni.
• Costruisci il proprio modello di previsione dell'abbandono dei clienti con deep learning utilizzando Python.

Formato del corso

• Lezione e discussione interattiva.
• Un sacco di esercizi e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente live-lab.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per l'organizzazione.

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.

Questo corso è rivolto a persone che hanno già un background in scienza dei dati e statistica. Le spiegazioni fornite sono progettate per servire da promemoria a coloro che hanno già familiarità con i concetti o informare coloro che hanno un background adeguato.

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 utilizzando AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• 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 dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli ingegneri che desiderano distribuire Machine Learning carichi di lavoro su un server AWS EC2.

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

• Installa e configura Kubernetes, Kubeflow e altri software necessari su AWS.
• Utilizza EKS (Elastic Kubernetes Service) per semplificare il lavoro di inizializzazione di un cluster Kubernetes su AWS.
• Crea e distribuisci una pipeline Kubernetes per l'automazione e la gestione dei modelli di ML in produzione.
• Addestra e distribuisci TensorFlow modelli ML su più GPU e computer in esecuzione in parallelo.
• Sfrutta altri servizi gestiti AWS per estendere un'applicazione ML.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ai tecnici che desiderano distribuire Machine Learning carichi di lavoro nel cloud di Azure.

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

• Installa e configura Kubernetes, Kubeflow e altro software necessario in Azure.
• Usare il servizio Azure Kubernetes per semplificare il lavoro di inizializzazione di un cluster Kubernetes in Azure.
• Crea e distribuisci una pipeline Kubernetes per l'automazione e la gestione dei modelli di ML in produzione.
• Addestra e distribuisci TensorFlow modelli ML su più GPU e computer in esecuzione in parallelo.
• Sfrutta altri servizi gestiti AWS per estendere un'applicazione ML.

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.

Machine Learning è una branca dell'Intelligenza Artificiale in cui i computer hanno la capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmati. Python è un linguaggio di programmazione famoso per la sua sintassi chiara e leggibilità. Offre un'eccellente raccolta di librerie e tecniche ben testate per lo sviluppo di applicazioni di apprendimento automatico.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come applicare tecniche e strumenti di apprendimento automatico per risolvere problemi del mondo reale nel settore bancario.

I partecipanti prima apprendono i principi chiave, quindi mettono in pratica le loro conoscenze costruendo i propri modelli di apprendimento automatico e utilizzandoli per completare una serie di progetti di gruppo.

Pubblico

• Gli sviluppatori
• Scienziati dei dati

Formato del corso

• In parte lezione, in parte discussione, esercizi e pratica pratica pesante

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a tecnici che desiderano imparare a implementare una strategia di apprendimento automatico massimizzando l'uso dei big data.

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

• Comprendere l'evoluzione e le tendenze del machine learning.
• Scopri come l'apprendimento automatico viene utilizzato in diversi settori.
• Acquisire familiarità con gli strumenti, le competenze e i servizi disponibili per implementare l'apprendimento automatico all'interno di un'organizzazione.
• Scopri come l'apprendimento automatico può essere usato per migliorare il data mining e l'analisi.
• Scopri cos'è un backend intermedio di dati e come viene utilizzato dalle aziende.
• Comprendi il ruolo che i big data e le applicazioni intelligenti stanno svolgendo in tutti i settori.

Questo corso di formazione è rivolto a persone che desiderano applicare l' Machine Learning in applicazioni pratiche per il proprio team. La formazione non si tufferà nei tecnicismi e verterà su concetti di base e applicazioni operative / operative degli stessi.

Destinatari

1. Investitori e imprenditori AI
2. Manager e ingegneri la cui azienda si sta avventurando nello spazio AI
3. Analisti Business e investitori

L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale in cui i computer hanno la capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmati. Python è un linguaggio di programmazione famoso per la sua sintassi chiara e leggibilità. Offre un'eccellente raccolta di librerie e tecniche ben testate per lo sviluppo di applicazioni di apprendimento automatico.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come applicare tecniche e strumenti di apprendimento automatico per risolvere problemi del mondo reale nel settore finanziario.

I partecipanti prima apprendono i principi chiave, quindi mettono in pratica le loro conoscenze costruendo i propri modelli di apprendimento automatico e utilizzandoli per completare una serie di progetti di gruppo.

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

• Comprendere i concetti fondamentali dell'apprendimento automatico
• Scopri le applicazioni e gli usi del machine learning in finanza
• Sviluppare la propria strategia di trading algoritmico utilizzando l'apprendimento automatico con Python

Pubblico

• Gli sviluppatori
• Scienziati dei dati

Formato del corso

• In parte lezione, in parte discussione, esercizi e pratica pratica pesante

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore (online o in loco) è rivolto ai data scientist che desiderano andare oltre la creazione di modelli ML e ottimizzare il processo di creazione, monitoraggio e distribuzione del modello ML.

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

• Installare e configurare MLflow e le librerie e i framework ML correlati.
• Apprezzare l'importanza della tracciabilità, della riproducibilità e della distribuibilità di un modello ML
• Distribuisci i modelli ML su diversi cloud pubblici, piattaforme o server on-premise.
• Ridimensiona il processo di distribuzione ML per supportare più utenti che collaborano a un progetto.
• Configura un registro centrale per sperimentare, riprodurre e distribuire modelli di ML.

Questo corso di formazione è rivolto a persone che desiderano applicare le tecniche di Machine Learning base in applicazioni pratiche.

Pubblico

Scienziati e statistici che hanno una certa familiarità con l'apprendimento automatico e sanno come programmare R. L'enfasi di questo corso è sugli aspetti pratici della preparazione dei dati / modello, esecuzione, analisi e visualizzazione post hoc. Lo scopo è fornire un'introduzione pratica all'apprendimento automatico ai partecipanti interessati all'applicazione dei metodi di lavoro

Esempi specifici di settore vengono utilizzati per rendere la formazione rilevante per il pubblico.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come utilizzare lo stack tecnologico iOS Machine Learning (ML) durante la creazione e l'implementazione di un'app mobile iOS.

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

• Crea un'app mobile in grado di elaborare immagini, analizzare il testo e riconoscere il parlato
• Access Modelli ML pre-addestrati per l'integrazione nelle app iOS
• Creare un modello ML personalizzato
• Aggiungi il supporto di Siri Voice alle app iOS
• Comprendi e usa framework come coreML, Vision, CoreGraphics e GamePlayKit
• Usa linguaggi e strumenti come Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda e Spyder

Pubblico

• Gli sviluppatori

Formato del corso

• In parte lezione, in parte discussione, esercizi e pratica pratica pesante

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore (online o in loco) è rivolto agli sviluppatori che desiderano utilizzare Google's ML Kit per creare modelli di apprendimento automatico ottimizzati per l'elaborazione su dispositivi mobili.

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

• Configura l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a sviluppare funzionalità di machine learning per le app per dispositivi mobili.
• Integra le nuove tecnologie di apprendimento automatico nelle app Android e iOS utilizzando le API ML Kit. 
• Migliora e ottimizza le app esistenti utilizzando l'SDK ML Kit per l'elaborazione e la distribuzione sul dispositivo.

Questo corso instructor-led live (online o sul posto) è rivolto a professionisti aziendali e tecnici di livello intermedio che desiderano applicare tecniche di machine learning per risolvere sfide aziendali reali utilizzando studi di caso pratici ed strumenti interattivi.

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

• Capire come il machine learning si integra nei sistemi moderni di IA e nelle strategie aziendali.
• Identificare metodi di machine learning appropriati per diversi problemi aziendali.
• Predisporre e trasformare i dati aziendali per le attività di machine learning.
• Applicare tecniche di base del machine learning come classificazione, regressione, clustering ed elaborazione delle serie temporali.
• Interpretare e valutare modelli di machine learning nel contesto della decisione aziendale.
• Ottenere esperienza pratica attraverso studi di caso e applicare le tecniche apprese a scenari pratici.

Questo corso introduce i metodi di apprendimento automatico nelle applicazioni robotiche.

È una panoramica generale dei metodi esistenti, delle motivazioni e degli ideali principali nel contesto della riconoscimento pattern.

Dopo un breve background teorico, i partecipanti eseguiranno semplici esercizi utilizzando software open source (di solito R) o qualsiasi altro software popolare.

Questo corso guidato dal formatore in Italia (online o presenza) è rivolto a analisti dei dati di livello intermedio, sviluppatori o aspiranti scienziati dei dati che desiderano applicare tecniche di apprendimento automatico in Python per estrarre indicazioni, fare previsioni ed automatizzare decisioni basate sui dati.

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

• Comprendere e differenziare i principali paradigmi dell'apprendimento automatico.
• Esplorare tecniche di preprocessing dei dati e metriche di valutazione dei modelli.
• Applicare algoritmi di apprendimento automatico per risolvere problemi reali con i dati.
• Utilizzare le librerie Python e i notebook Jupyter per lo sviluppo pratico.
• Costruire modelli per la previsione, la classificazione, le raccomandazioni e il clustering.

Pattern Matching è una tecnica utilizzata per localizzare modelli specifici all'interno di un'immagine. Può essere utilizzato per determinare l'esistenza di caratteristiche specificate all'interno di un'immagine acquisita, ad esempio l'etichetta prevista su un prodotto difettoso in una linea di fabbrica o le dimensioni specificate di un componente. È diverso da "Pattern Recognition" (che riconosce modelli generali basati su raccolte più ampie di campioni correlati) in quanto detta specificamente ciò che stiamo cercando, quindi ci dice se il modello atteso esiste o meno.

Formato del corso

• Questo corso introduce gli approcci, le tecnologie e gli algoritmi utilizzati nel campo del pattern matching in quanto applicato a Machine Vision.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist e ingegneri del software che desiderano utilizzare Random Forest per creare algoritmi di apprendimento automatico per set di dati di grandi dimensioni.

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

• Configura l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a creare modelli di machine learning con la foresta casuale.
• Comprendere i vantaggi di Random Forest e come implementarlo per risolvere problemi di classificazione e regressione.
• Scopri come gestire set di dati di grandi dimensioni e interpretare più alberi decisionali in Random Forest.
• Valutare e ottimizzare le prestazioni del modello di Machine Learning ottimizzando gli iperparametri.

RapidMiner è una piattaforma software open source per la scienza dei dati per la prototipazione e lo sviluppo rapido di applicazioni. Include un ambiente integrato per la preparazione dei dati, l'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo, il text mining e l'analitica predittiva. 

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno a utilizzare RapidMiner Studio per la preparazione dei dati, l'apprendimento automatico e la distribuzione di modelli predittivi. 

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

• Installare e configurare RapidMiner
• Preparare e visualizzare i dati con RapidMiner
• Convalidare i modelli di Machine Learning
• Combina i dati e crea modelli predittivi
• Rendi operativa l'analitica predittiva all'interno di un processo aziendale
• Risoluzione dei problemi e ottimizzazione RapidMiner

Pubblico

• Scienziati dei dati
• Ingegneri
• Gli sviluppatori

Formato del corso

• In parte lezione, in parte discussione, esercizi e pratica pratica pesante

Nota

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per l'organizzazione.