Introduzione all’intelligenza artificiale: machine learning
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DESCRIZIONE CORSO
Il corso è progettato per chi desidera esplorare il mondo dell’intelligenza artificiale, concentrandosi in particolare sulle tecniche di machine learning. In un’epoca in cui i dati sono diventati una risorsa fondamentale per le aziende e le organizzazioni, comprendere come utilizzare l’AI per analizzare e interpretare questi dati è essenziale.
Durante il corso, i partecipanti verranno guidati attraverso i principi fondamentali del machine learning, comprendendo le differenze tra apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo. Attraverso un mix di teoria e pratica, imparerai come i modelli di machine learning possono essere utilizzati per risolvere problemi reali, migliorare processi decisionali e ottimizzare le prestazioni aziendali.
Il corso include anche un’introduzione agli strumenti e alle librerie più comuni, come Python, scikit-learn e TensorFlow, consentendo ai partecipanti di acquisire competenze pratiche nell’applicazione di algoritmi di machine learning. Saranno inclusi esempi concreti e casi studio che illustrano come l’AI possa essere applicata in vari settori, dalla salute alla finanza, dal marketing alla produzione.
Inoltre, verrà data particolare attenzione all’importanza dell’etica nell’uso dell’intelligenza artificiale e alle sfide legate alla gestione dei dati. Al termine del corso, i partecipanti avranno una solida comprensione dei concetti chiave del machine learning e delle sue applicazioni, pronti per approfondire ulteriormente le loro conoscenze o intraprendere una carriera nel campo dell’AI.
OBIETTIVI FORMATIVI
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
Comprendere i principi fondamentali del machine learning: Acquisire una solida base sui concetti chiave dell’intelligenza artificiale e del machine learning, inclusi gli algoritmi e le tecniche utilizzate per l’analisi dei dati.
Distinguere tra diversi tipi di apprendimento: Saper identificare e differenziare tra apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo, comprendendo le loro applicazioni e i contesti in cui ciascuno è utilizzato.
Utilizzare strumenti di machine learning: Imparare a utilizzare librerie e strumenti comuni come Python, scikit-learn e TensorFlow per implementare algoritmi di machine learning e analizzare i dati.
Applicare modelli di machine learning a casi reali: Sviluppare competenze pratiche per applicare modelli di machine learning a problemi concreti, utilizzando dataset reali per ottenere insight significativi.
Preprocessare i dati: Comprendere l’importanza della pulizia e della preparazione dei dati, imparando a gestire dataset e a preparare i dati per l’analisi tramite tecniche di preprocessing.
Valutare le prestazioni dei modelli: Apprendere come valutare l’efficacia dei modelli di machine learning, utilizzando metriche appropriate per misurare le prestazioni e l’accuratezza.
Affrontare questioni etiche legate all’AI: Sviluppare una consapevolezza delle implicazioni etiche e delle sfide associate all’uso del machine learning, comprendendo l’importanza di un approccio responsabile e trasparente.
Pianificare un percorso di apprendimento continuo: Identificare le risorse e le opportunità per continuare a sviluppare
SBOCCHI PROFESSIONALI
Il corso offre ai partecipanti un’ampia gamma di opportunità professionali in un settore in continua crescita. Ecco alcuni dei principali sbocchi lavorativi che potresti considerare dopo aver completato il corso:
Data Scientist: Utilizzerai competenze di machine learning per analizzare dati complessi e generare insight strategici, contribuendo a decisioni informate in vari settori.
Machine Learning Engineer: Lavorerai sulla progettazione, implementazione e ottimizzazione di modelli di machine learning, collaborando con team di sviluppo per integrare soluzioni AI nei prodotti.
Analista di Dati: Potrai analizzare e interpretare dati per supportare le strategie aziendali, utilizzando tecniche di machine learning per identificare tendenze e opportunità di miglioramento.
Sviluppatore di Intelligenza Artificiale: Lavorerai nella creazione di applicazioni e sistemi basati su AI, utilizzando algoritmi di machine learning per risolvere problemi specifici.
Ricercatore di AI: Potrai intraprendere una carriera nella ricerca, esplorando nuovi algoritmi e metodologie nel campo dell’intelligenza artificiale e del machine learning.
Consulente in Analisi dei Dati: Offrendo consulenze, potrai aiutare le aziende a implementare soluzioni di machine learning e ottimizzare l’uso dei dati per migliorare le performance aziendali.
Specialista in Business Intelligence: Utilizzerai strumenti di machine learning per analizzare dati aziendali e generare report che guidino le strategie commerciali e operative.
Formatori e Educatori in AI: Condividerai le tue conoscenze e competenze con altri, formando studenti o professionisti del settore sull’uso del machine learning e delle tecniche di intelligenza artificiale.
Dettagli
DESCRIZIONE CORSO Il corso è progettato per chi desidera esplorare il mondo dell’intelligenza artificiale, concentrandosi in particolare sulle tecniche di machine learning. In un’epoca in cui […]
Rinnovo: …
Ore in aula: …
Ore FAD: 3
Ore di pratica: …
Ore totali: 3
Termine iscrizioni: Le iscrizioni sono sempre aperte. Puoi iscriverti in qualunque momento direttamente on-line.
Modalità di pagamento: On-line in unica soluzione o fino a 3 comode rate mensili scegliendo PayPal nel checkout.
Accesso alla piattaforma: Accesso alla piattaforma e ai tuoi corsi subito disponibile.
Dettagli
DESCRIZIONE CORSO Il corso è progettato per chi desidera esplorare il mondo dell’intelligenza artificiale, concentrandosi in particolare sulle tecniche di machine learning. In un’epoca in cui […]
Rinnovo:
Ore in aula:
Ore FAD:
Ore di pratica:
Ore totali:
Termine iscrizioni:
Prezzo di listino:
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Prezzo scontato:
Modalità di pagamento:
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DESCRIZIONE CORSO
Il corso è progettato per chi desidera esplorare il mondo dell’intelligenza artificiale, concentrandosi in particolare sulle tecniche di machine learning. In un’epoca in cui i dati sono diventati una risorsa fondamentale per le aziende e le organizzazioni, comprendere come utilizzare l’AI per analizzare e interpretare questi dati è essenziale.
Durante il corso, i partecipanti verranno guidati attraverso i principi fondamentali del machine learning, comprendendo le differenze tra apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo. Attraverso un mix di teoria e pratica, imparerai come i modelli di machine learning possono essere utilizzati per risolvere problemi reali, migliorare processi decisionali e ottimizzare le prestazioni aziendali.
Il corso include anche un’introduzione agli strumenti e alle librerie più comuni, come Python, scikit-learn e TensorFlow, consentendo ai partecipanti di acquisire competenze pratiche nell’applicazione di algoritmi di machine learning. Saranno inclusi esempi concreti e casi studio che illustrano come l’AI possa essere applicata in vari settori, dalla salute alla finanza, dal marketing alla produzione.
Inoltre, verrà data particolare attenzione all’importanza dell’etica nell’uso dell’intelligenza artificiale e alle sfide legate alla gestione dei dati. Al termine del corso, i partecipanti avranno una solida comprensione dei concetti chiave del machine learning e delle sue applicazioni, pronti per approfondire ulteriormente le loro conoscenze o intraprendere una carriera nel campo dell’AI.
OBIETTIVI FORMATIVI
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
Comprendere i principi fondamentali del machine learning: Acquisire una solida base sui concetti chiave dell’intelligenza artificiale e del machine learning, inclusi gli algoritmi e le tecniche utilizzate per l’analisi dei dati.
Distinguere tra diversi tipi di apprendimento: Saper identificare e differenziare tra apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo, comprendendo le loro applicazioni e i contesti in cui ciascuno è utilizzato.
Utilizzare strumenti di machine learning: Imparare a utilizzare librerie e strumenti comuni come Python, scikit-learn e TensorFlow per implementare algoritmi di machine learning e analizzare i dati.
Applicare modelli di machine learning a casi reali: Sviluppare competenze pratiche per applicare modelli di machine learning a problemi concreti, utilizzando dataset reali per ottenere insight significativi.
Preprocessare i dati: Comprendere l’importanza della pulizia e della preparazione dei dati, imparando a gestire dataset e a preparare i dati per l’analisi tramite tecniche di preprocessing.
Valutare le prestazioni dei modelli: Apprendere come valutare l’efficacia dei modelli di machine learning, utilizzando metriche appropriate per misurare le prestazioni e l’accuratezza.
Affrontare questioni etiche legate all’AI: Sviluppare una consapevolezza delle implicazioni etiche e delle sfide associate all’uso del machine learning, comprendendo l’importanza di un approccio responsabile e trasparente.
Pianificare un percorso di apprendimento continuo: Identificare le risorse e le opportunità per continuare a sviluppare
SBOCCHI PROFESSIONALI
Il corso offre ai partecipanti un’ampia gamma di opportunità professionali in un settore in continua crescita. Ecco alcuni dei principali sbocchi lavorativi che potresti considerare dopo aver completato il corso:
Data Scientist: Utilizzerai competenze di machine learning per analizzare dati complessi e generare insight strategici, contribuendo a decisioni informate in vari settori.
Machine Learning Engineer: Lavorerai sulla progettazione, implementazione e ottimizzazione di modelli di machine learning, collaborando con team di sviluppo per integrare soluzioni AI nei prodotti.
Analista di Dati: Potrai analizzare e interpretare dati per supportare le strategie aziendali, utilizzando tecniche di machine learning per identificare tendenze e opportunità di miglioramento.
Sviluppatore di Intelligenza Artificiale: Lavorerai nella creazione di applicazioni e sistemi basati su AI, utilizzando algoritmi di machine learning per risolvere problemi specifici.
Ricercatore di AI: Potrai intraprendere una carriera nella ricerca, esplorando nuovi algoritmi e metodologie nel campo dell’intelligenza artificiale e del machine learning.
Consulente in Analisi dei Dati: Offrendo consulenze, potrai aiutare le aziende a implementare soluzioni di machine learning e ottimizzare l’uso dei dati per migliorare le performance aziendali.
Specialista in Business Intelligence: Utilizzerai strumenti di machine learning per analizzare dati aziendali e generare report che guidino le strategie commerciali e operative.
Formatori e Educatori in AI: Condividerai le tue conoscenze e competenze con altri, formando studenti o professionisti del settore sull’uso del machine learning e delle tecniche di intelligenza artificiale.
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