Descrizione

Questo corso ha lo scopo di approfondire ed insegnare l’utilizzo delle tecnologie avanzate nel campo dell’intelligenza artificiale (AI) ovvero dei modelli di machine learning.

Verrà proposto l’analisi di casi studio che permetteranno di approfondire su problematiche reali e la necessità di porne soluzione sviluppando progetti completi di AI. Al termine verrà conseguito un attestato di partecipazione. 

Requisiti di ammissione al corso

Per lo svolgimento del corso di formazione sono necessari i seguenti requisiti:

  • Connessione ad internet veloce (consigliato: ADSL, 8MB download, 512KB upload)

  • Web browser: Mozilla Firefox, Google Chrome, Safari, ecc.

Durata

19 ORE

Costo

300 € + IVA

Crediti formativi rilasciati

CNPI 22 c.f.p.

CNAPPC 19 c.f.p.

Attestato di rilascio

Attestato di partecipazione rilasciato da UNIPRO

Destinatari

Il corso pratico di Machine Learning e I.A.è rivolto in primis a tutti i professionisti che possiedono una conoscenza base in matematica e programmazione (anche generica a livello di scuola superiore) come lo sono ingegneri o periti industriali che desiderano ampliare le proprie conoscenze, o per figure più specifiche in materia come programmatori, sviluppatori web o ricercatori.

Per chi invece non è in possesso delle conoscenze base necessarie, è consigliato seguire il corso teorico, in cui vengono spiegati  i principi fondamentali alla base del machine learning.

Il corso viene svolto interamente online, permettendo una totale autonomia nella scelta dell’orario e la modalità di svolgimento delle lezioni. Una volta completato il corso verrà consegnato un attestato di partecipazione.

Finalità

Il percorso formativo vuole insegnare i discenti ad utilizzare le tecniche principali per l’ottimizzazione numerica e la rappresentazione della conoscenza mediante macchine, ad utilizzare le reti convenzionali, reti correnti, auto-encoders, reti DQN, A3C e transformers, ad utilizzare tecnologie di apprendimento automatico quali alberi decisionali, macchine  vettori di supporto, Q-learning, PCA, k-mean clustering ed altri, ed infine programmare i sistemi di machine learning usando il linguaggio Python Mediante le librerie: pandas, tensorflow, matplotlib, keras, scikit-learn, ecc…

L’obiettivo del corso è quello di formare una figura esperta in grado di sviluppare un progetto di intelligenza artificiale utilizzando i metodi del machine learning, ossia un Machine Learning Engineer; che riesca a lavorare in totale autonomia, analizzando i dati ed elaborando un sistema completamente performante.

Programma

  • Unità didattica 1 – Strumenti di sviluppo 

    Unità didattica 2 – Python parte 1 

    Unità didattica 3 – Python parte 2 

    Unità didattica 4 – Ottimizzazione 

    • 4.1 Metodo del gradiente 
    • 4.2 Algoritmi genetici 

    Unità didattica 5 – Programmazione genetica 

    Unità didattica 6 – Gestione dati 

    Unità didattica 7 – Analisi dati

    Unità didattica 8 – Introduzione alla libreria Scikit-learn 

  • Unità didattica 9 – Progetto 1 di machine learning 

    Unità didattica 10 – Progetto 2 di machine learning 

    Unità didattica 11 – Introduzione alla libreria Keras 

    • 11.1 Reti neurali 
    • 11.2 Reti neurali convoluzionali 
    • 11.3 Reti neurali ricorrenti 

    Unità didattica 12 – Functional API con Keras 

    Unità didattica 13 – Progetto 1 di Deep learning

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