Machine Learning Formazione in Roma

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Roma (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 Roma (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.

Questo corso interattivo guidato dall'insegnante (online o in sede) è rivolto a sviluppatori AI di livello intermedio, ingegneri di machine learning e architetti di sistemi che desiderano ottimizzare i modelli AI per la deploy su dispositivi edge.

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

• Comprendere le sfide e i requisiti della deploy dei modelli AI sui dispositivi edge.
• Applicare tecniche di compressione del modello per ridurre dimensione e complessità dei modelli AI.
• Utilizzare metodi di quantizzazione per migliorare l'efficienza del modello sui dispositivi edge.
• Implementare tecniche di pruning ed altre ottimizzazioni per migliorare le prestazioni del modello.
• Deployare modelli AI ottimizzati su diversi dispositivi edge.

Questo corso guidato dal formatore (online o presenziale) a Roma è rivolto a sviluppatori di livello intermedio, scienziati dei dati e appassionati della tecnologia che desiderano acquisire competenze pratiche nella distribuzione di modelli AI su dispositivi edge per varie applicazioni.

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

• Comprendere i principi dell'Edge AI e i suoi benefici.
• Configurare l'ambiente di calcolo edge.
• Sviluppare, addestrare ed ottimizzare modelli AI per la distribuzione edge.
• Implementare soluzioni AI pratiche sui dispositivi edge.
• Valutare e migliorare le prestazioni dei modelli distribuiti edge.
• Affrontare le considerazioni etiche e di sicurezza nelle applicazioni Edge AI.

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 addestramento live guidato da un istruttore a Roma (online o in sede) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano padroneggiare le tecnologie alle basi dei sistemi autonomi.

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

• Progettare e implementare modelli AI per la decisione autonoma.
• Sviluppare algoritmi di controllo per navigazione autonoma e evitamento ostacoli.
• Garantire sicurezza e affidabilità nei sistemi autonomi alimentati da AI.
• Integrare sistemi autonomi con i framework esistenti di robotica e AI.

Questo addestramento guidato da un istruttore (online o in sede) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano ampliare le proprie conoscenze sui modelli di machine learning, migliorare le competenze nell'ottimizzazione degli iperparametri e imparare come distribuire i modelli efficacemente utilizzando Google Colab.

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

• Implementare modelli avanzati di machine learning utilizzando framework popolari come Scikit-learn e TensorFlow.
• Ottimizzare le prestazioni del modello attraverso l'ottimizzazione degli iperparametri.
• Distribuire modelli di machine learning in applicazioni reali utilizzando Google Colab.
• Collaborare e gestire progetti di machine learning su larga scala in Google Colab.

Questo training live guidato da un istruttore in Roma (online o presenza diretta) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano applicare tecniche AI per ottimizzare la gestione del rendimento nella produzione di semiconduttori.

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

• Analizzare i dati della produzione per identificare i fattori che influenzano le quote di rendimento.
• Implementare algoritmi AI per migliorare i processi di gestione del rendimento.
• Ottimizzare i parametri della produzione per ridurre gli errori e migliorare il rendimento.
• Integrare la gestione del rendimento guidata da AI nei flussi di lavoro esistenti di produzione.

Questo corso live guidato da un istruttore in Roma (online o presenza) è rivolto a professionisti intermedi di business e IA che desiderano applicare l'apprendimento automatico nei settori aziendali, nella previsione e nei sistemi guidati dall'IA utilizzando studi di caso reali ed strumenti basati su Python.

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

• Comprendere come l'apprendimento automatico si inserisce all'interno dell'IA e della strategia aziendale.
• Applicare tecniche di apprendimento supervisionato e non supervisionato a problemi aziendali strutturati.
• Preprocessare e trasformare i dati per la modellazione.
• Utilizzare reti neurali per task di classificazione e previsione.
• Eseguire le previsioni delle vendite utilizzando metodi statistici e basati sull'apprendimento automatico.
• Implementare clustering e miniera di regole di associazione per la segmentazione dei clienti e la scoperta di pattern.

Questo corso live, guidato da un istruttore, presso Roma (online o in presenza) è rivolto a professionisti avanzati che desiderano applicare tecniche AI all'avanguardia per l'automazione del progettamento dei semiconduttori, migliorando l'efficienza, l'esattezza e l'innovazione nel design e nella verifica dei chip.

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

• Applicare tecniche avanzate AI per ottimizzare i processi di progettazione dei semiconduttori.
• Integrare modelli di apprendimento automatico negli strumenti EDA per una verifica del design migliorata.
• Sviluppare soluzioni guidate da AI per sfide complesse nel processo di fabbricazione dei chip.
• Utilizzare reti neurali per migliorare l'esattezza e la velocità dell'automazione del design.

Questo corso live e guidato da un istruttore in Roma (online o presenza) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano comprendere ed applicare tecniche AI per l'ottimizzazione dei processi di fabbricazione dei semi-conduttori.

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

• Comprendere le metodologie AI per l'ottimizzazione dei processi nella fabbricazione delle chip.
• Implementare modelli AI per migliorare la produttività e ridurre i difetti.
• Analizzare i dati del processo per identificare i parametri chiave per l'ottimizzazione.
• Applicare tecniche di machine learning per affinare i processi di fabbricazione dei semi-conduttori.

Questo corso di formazione guidato dall'insegnante (online o in locale) è rivolto a partecipanti con un livello intermedio che desiderano automatizzare e gestire flussi di lavoro di machine learning, compresi l'addestramento del modello, la validazione e il deployment utilizzando Apache Airflow.

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

• Configurare Apache Airflow per l'orchestrazione dei flussi di lavoro di machine learning.
• Automatizzare le attività di preprocessing dei dati, addestramento del modello e validazione.
• Integrare Airflow con framework e strumenti di machine learning.
• Deployare modelli di machine learning utilizzando pipeline automatizzate.
• Monitorare e ottimizzare i flussi di lavoro di machine learning in produzione.

Questo training guidato dal formatore (online o in loco) è rivolto a data scientists e sviluppatori intermedi che desiderano applicare algoritmi di machine learning in modo efficiente utilizzando l'ambiente Google Colab.

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

• Configurare e navigare Google Colab per progetti di machine learning.
• Comprendere e applicare vari algoritmi di machine learning.
• Utilizzare librerie come Scikit-learn per analizzare e prevedere dati.
• Implementare modelli di apprendimento supervisionato e non supervisionato.
• Ottimizzare ed evaluare efficacemente i modelli di machine learning.

Questo corso di formazione guidato dal docente (online o in sede) è rivolto a data scientists e sviluppatori che desiderano utilizzare i modelli di machine learning ML.NET per derivare automaticamente proiezioni da analisi dei dati eseguite per applicazioni aziendali.

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

• Installare ML.NET e integrarlo nell'ambiente di sviluppo delle applicazioni.
• Comprendere i principi di machine learning dietro gli strumenti e gli algoritmi ML.NET.
• Costruire e addestrare modelli di machine learning per eseguire previsioni con i dati forniti in modo intelligente.
• Valutare le prestazioni di un modello di machine learning utilizzando le metriche ML.NET.
• Ottimizzare l'accuratezza dei modelli esistenti di machine learning basati sul framework ML.NET.
• Applicare i concetti di machine learning di ML.NET ad altre applicazioni di data science.

Questo corso di formazione guidato dal docente, in Roma (online o in sede), è rivolto a professionisti dei dati di livello intermedio che desiderano applicare tecniche di machine learning per risolvere problemi aziendali basati sui dati, inclusa la previsione delle vendite e il modellamento predittivo utilizzando reti neurali.

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

• Comprendere i concetti fondamentali e i tipi di machine learning.
• Applicare gli algoritmi chiave per la classificazione, la regressione, il clustering e l'analisi associativa.
• Eseguire l'analisi esplorativa dei dati e la preparazione dei dati utilizzando Python.
• Utilizzare reti neurali per compiti di modellazione non lineare.
• Implementare analitiche predittive per la previsione aziendale, inclusi i dati sulle vendite.
• Valutare e ottimizzare le prestazioni del modello utilizzando tecniche visive e statistiche.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Roma (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 training live, guidato da un istruttore in Roma (online o sul posto), è rivolto a professionisti della cybersecurity di livello intermedio e avanzato che desiderano migliorare le loro competenze nella rilevazione delle minacce e nella risposta agli incidenti guidate dall'IA.

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

• Implementare algoritmi avanzati di IA per la rilevazione delle minacce in tempo reale.
• Personalizzare modelli di IA per sfide specifiche di cybersecurity.
• Sviluppare flussi di lavoro automatizzati per la risposta alle minacce.
• Proteggere strumenti di sicurezza guidati dall'IA contro attacchi avversari.

Questo corso di formazione interattivo, guidato da un istruttore (in linea o in sede), è rivolto a professionisti del cybersecurity livello principiante che desiderano imparare come sfruttare l'IA per migliorare le capacità di rilevamento e risposta alle minacce.

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

• Comprendere le applicazioni dell'IA nel cybersecurity.
• Implementare algoritmi di IA per il rilevamento delle minacce.
• Automatizzare la risposta agli incidenti con strumenti di IA.
• Integrare l'IA nell'infrastruttura di cybersecurity esistente.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Roma (online o in loco) è rivolto ai biologi che desiderano capire come funziona AlphaFold e utilizzare i modelli AlphaFold come guide nei loro studi sperimentali.

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

• Comprendere i principi di base di AlphaFold.
• Scopri come funziona AlphaFold.
• Scopri come interpretare AlphaFold le previsioni e i risultati.

Questo training guidato dal docente (online o in presenza) è rivolto a partecipanti con competenze tecniche e un background in machine learning che desiderano ottimizzare i modelli per rilevare pattern complessi nei grandi dati utilizzando framework AutoML.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Roma (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 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 di formazione dal vivo con istruttore in Roma (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 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 Roma (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.

Questa formazione guidata dal docente (online o in sede) è rivolta a ingegneri che desiderano applicare tecniche di ingegneria delle caratteristiche per migliorare il processamento dei dati e ottenere modelli di apprendimento automatico più precisi.

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

• Configurare un ambiente di sviluppo ottimale, incluso tutti i pacchetti Python necessari.
• Ottenere importanti intuizioni analizzando le caratteristiche di un set di dati.
• Ottimizzare i modelli di apprendimento automatico attraverso l'adattamento dei dati grezzi stessi.
• Pulire e trasformare set di dati in preparazione per l'apprendimento automatico.

L'apprendimento automatico (machine learning) è una branca dell'Intelligenza Artificiale in cui i computer acquisiscono la capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmati.

L'apprendimento profondo (deep learning) è un sottocampo dell'apprendimento automatico che utilizza metodi basati sulla rappresentazione dei dati e sulle strutture come reti neurali.

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

In questo corso guidato dal docente, i partecipanti impareranno come implementare modelli di apprendimento profondo per il settore delle telecomunicazioni utilizzando Python mentre procedono nella creazione di un modello di rischio creditizio basato sull'apprendimento profondo.

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

• Comprendere i concetti fondamentali dell'apprendimento profondo.
• Imparare le applicazioni e gli usi dell'apprendimento profondo nel settore delle telecomunicazioni.
• Utilizzare Python, Keras e TensorFlow per creare modelli di apprendimento profondo per le telecomunicazioni.
• Costruire il proprio modello di previsione della diserzione dei clienti utilizzando Python.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Numerosi esercizi e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare un incontro.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Roma (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 destinato a persone che già hanno un background in data science e statistica. Le spiegazioni fornite sono progettate per fungere da promemoria per coloro che sono già familiari con i concetti o per informare coloro che hanno una preparazione adeguata.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Roma (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 training guidato dal formatore (online o in sede) è rivolto a ingegneri che desiderano distribuire carichi di lavoro di Machine Learning su un server AWS EC2.

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

• Installare e configurare Kubernetes, Kubeflow e altri software necessari su AWS.
• Utilizzare EKS (Elastic Kubernetes Service) per semplificare l'inizializzazione di un cluster Kubernetes su AWS.
• Creare e distribuire una pipeline Kubernetes per automatizzare e gestire i modelli ML in produzione.
• Formare e distribuire modelli ML TensorFlow su più GPU e macchine che eseguono in parallelo.
• Sfruttare altri servizi AWS gestiti per estendere un'applicazione ML.

Questo training guidato dal formatore (online o in loco) è rivolto agli ingegneri che desiderano distribuire carichi di lavoro di Machine Learning sul cloud Azure.

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

• Installare e configurare Kubernetes, Kubeflow e altri software necessari su Azure.
• Utilizzare il servizio Azure Kubernetes Service (AKS) per semplificare l'inizializzazione di un cluster Kubernetes su Azure.
• Creare e distribuire una pipeline Kubernetes per automatizzare e gestire i modelli ML in produzione.
• Allenare e distribuire modelli ML TensorFlow su più GPU e macchine che operano in parallelo.
• Leveraggiare altri servizi gestiti di AWS per estendere un'applicazione ML.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Roma (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 guidato dal docente in Roma (online o in sede) è rivolto a professionisti tecnici che desiderano imparare come implementare una strategia di machine learning sfruttando al massimo i dati big.

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

• Comprendere l'evoluzione e le tendenze del machine learning.
• Sapere come il machine learning viene utilizzato in diversi settori.
• Familiarizzarsi con gli strumenti, le competenze e i servizi disponibili per implementare il machine learning all'interno di un'organizzazione.
• Capire come il machine learning può essere utilizzato per migliorare la data mining e l'analisi dei dati.
• Imparare cos'è una piattaforma backend per i dati e come viene utilizzata dalle aziende.
• Comprendere il ruolo che i dati big e le applicazioni intelligenti stanno svolgendo in diversi settori.

Questo corso di formazione è rivolto a persone che desiderano applicare l'Apprendimento Automatico (Machine Learning) in applicazioni pratiche per il proprio team. Il corso non si soffermerà su dettagli tecnici, ma si concentrerà sui concetti basilari e sulle applicazioni aziendali/operative.

Pubblico di Riferimento

1. Investitori e imprenditori AI
2. Manager e Ingegneri le cui aziende si stanno muovendo verso lo spazio AI
3. Analisti Aziendali & 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 tecniche di Machine Learning di base in applicazioni pratiche.

Audience

Data scientists e statistici che hanno una certa familiarità con il machine learning e sanno come programmare in R. L'accento di questo corso è sugli aspetti pratici della preparazione dei dati/modelli, esecuzione, analisi post-hoc e visualizzazione. Lo scopo è fornire un'introduzione pratica al machine learning per i partecipanti interessati a applicare questi metodi nel lavoro.

Vengono utilizzati esempi specifici del settore 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 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 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 Roma (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 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.

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.