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Durata corso:

2 giorni

Costo:

730,00 €

Machine Learning e campi di applicabilità

Codice: DSBD03

Il Machine Learning è una branca dell’intelligenza artificiale (IA) che si concentra sulla creazione di sistemi informatici in grado di apprendere da dati passati ed eseguire compiti senza essere esplicitamente programmati.

Questo corso offre una panoramica generale del Machine Learning e delle sue numerose applicazioni in vari settori. Durante il corso, esploreremo i concetti fondamentali del Machine Learning, i modelli e gli algoritmi più comuni, e come applicarli in situazioni del mondo reale.

Contenuti del corso
  • Introduzione al Machine Learning
  • Definizione di Machine Learning.
  • Differenza tra apprendimento supervisionato e non supervisionato.
  • Breve panoramica delle applicazioni del Machine Learning.
  • Concetti di Base
  • Struttura dei dati per il Machine Learning.
  • Training set e testing set.
  • Tipi di algoritmi di Machine Learning: supervisionato, non supervisionato e di apprendimento per rinforzo.
  • Apprendimento Supervisionato
  • Classificazione vs. regressione.
  • Esempi di algoritmi di classificazione (es. Support Vector Machine).
  • Esempi di algoritmi di regressione (es. Regressione lineare).
  • Apprendimento Non Supervisionato
  • Clustering e analisi delle componenti principali (PCA).
  • Esempi di algoritmi di clustering (es. K-Means).
  • Campi di Applicabilità e Concetti Avanzati
  • Deep Learning e Reti Neurali
  • Introduzione alle reti neurali artificiali.
  • Applicazioni di Deep Learning (es. visione artificiale, elaborazione del linguaggio naturale).
  • Apprendimento per Rinforzo
  • Concetti fondamentali di apprendimento per rinforzo.
  • Applicazioni di apprendimento per rinforzo (es. giochi, robotica).
  • Strumenti e Risorse
  • Strumenti e framework popolari per il Machine Learning (es. scikit-learn, TensorFlow).
  • Risorse online e comunità di Machine Learning.
  • Applicazioni Pratiche
  • Esempi pratici di applicazioni di Machine Learning in vari settori (es. medicina, finanza, marketing).
  • Considerazioni Etiche
  • Breve discussione sull’etica nell’uso del Machine Learning.
Partecipanti

Per chiunque sia interessato a intraprendere una carriera nel campo del Machine Learning.

Prerequisiti

Non sono richiesti prerequisiti specifici per la partecipazione a questo corso, ma si consiglia una conoscenza di base di programmazione, matematica e statistica.

Obiettivi
  • Fornire agli studenti una comprensione approfondita dei principi fondamentali del Machine Learning.
  • Presentare una varietà di algoritmi di Machine Learning.
  • Approfondire le applicazioni del machine learning in settori specifici, come ad esempio la finanza, la sanità, la logistica e altri, attraverso studi di casi e progetti pratici.
  • Presentare una varietà di algoritmi di Machine Learning.
Lingue
Italiano
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