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Corso di Machine Learning

Introduzione al corso

In questo corso della durata di 20 ore andremo a fornirti le nozioni teoriche e tecniche di base che ti permetteranno di capire e progettare alcuni dei più semplici algoritmi di Machine Learning e Intelligenza Artificiale.
Le lezioni sono tenute dal Vivo oppure in Live Streaming: in caso di problemi di presenza forniremo anche la registrazione della lezione.

Il linguaggio di programmazione presente nel corso è Python ed è consigliato conoscerne perlomeno le basi per un'adeguata comprensione degli argomenti che verranno affrontati.
Il corso sarà tenuto da due esperti del settore, entrambi con trascorsi in aziende estere e che stanno svolgendo Dottorati di Ricerca in questo campo.

Alla fine del corso verrà rilasciato l’attestato di partecipazione e un voucher sconto del 15% per la partecipazione al Corso Machine Learning Advanced e al Corso Machine Learning Enterprise.

Contenuto del corso

  • Introduzione al corso

    Introduzione agli argomenti e nozioni di base su Python e come configurarlo correttamente sul proprio ambiente di lavoro. Definizione degli obiettivi del corso.

  • Introduzione sull'Intelligenza Artificiale

    Definizione dei problemi più famosi di Intelligenza Artificiale: quali sono i concetti di base e dove possiamo applicare questa tipologia di algoritmi.

  • Background di Algebra e Matematica

    Definizioni, spiegazione delle principali proposizioni di Algebra Lineare. Esempi applicati ad alcuni problemi reali. Per risolvere i problemi è importante capire su cosa si basano le soluzioni.

  • Dataset e suddivisione

    Casi pratici di suddivisione del dataset. Capire perchè e come frammentare un insieme di dati. Capire come normalizzare i dati per renderli leggibili e interpretabili.

  • Random Forest e Naive Bayes

    Analisi, spiegazione e applicazioni per Random Forest e Naive Bayes. Punti di forza e debolezza.

  • Support Vector Machines e Classificatori

    Analisi, spiegazione e applicazioni sulle SVM. Punti di forza e debolezza. Esempi su problemi di classificazione.

  • Regressione Lineare e Regressione Logistica

    Analisi, spiegazione e applicazioni sui due tipi di Regressione. Punti di forza e debolezza. Esempi su problemi di classificazione e utilizzo per risolvere problemi di feature selection.

Perchè scegliere questo corso?

Il Machine Learning attualmente è tra le tecnologie più chiacchierate e richieste del momento quando si parla di programmazione e di progetti.
Questo corso ti permette di avere le basi per sapere risolvere problemi, anche complessi, in totale autonomia grazie al grande focus sia sugli elementi teorici sia su quelli pratici.
Consigliamo di seguire il corso attraverso la modalità Live: siamo a completa disposizione per chiarire i tuoi dubbi e per eventuali approfondimenti su problemi o tematiche a te vicine o di forte interesse.

Ad un prezzo di 299€ avrai acquisito le stesse conoscenze che può fornirti un corso accademico di Intelligenza Artificiale.
Per conoscere date e modalità del prossimo corso, inviaci una richiesta compilando il form sotto.

Cosa ti chiediamo?

Non sono richiesti particolari requisiti. È preferibile però che tu possieda le seguenti skill:
- Conoscenza di sistemi operativi
- Conoscenza delle basi di programmazione

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