In questo corso si affronteranno teoricamente e praticamente tutti i modelli supervisionati e non supervisionati del machine learning con diversi use case di programmazione in python.
Machine Learning models
(3 giorni)
Deep Learning per Sequence Modelling e Time Series
(3 giorni)
In questo corso verrà trattata la progettazione dell’algoritmo di allenamento di una rete neurale profonda tramite metodi analitici matematici e la programmazione di una rete neurale da zero. Verranno introdotte le reti neurali ricorrenti e dinamiche per l’elaborazione di sequenze e serie temporali. Tramite l’introduzione di un framework di deep learning (Keras) impareremo a lavorare con gli strumenti per la differenziazione automatica che stanno alla base di molti approcci moderni di machine learning. In questo corso si affronterà l’analisi di serie temporali come la classificazione e la predizione multivariata.
Deep Learning e Computer Vision
(3 giorni)
In questo corso si affronteranno dagli algoritmi di base di computer visoni (CNN) fino ai modelli più avanzati come (ResNet – U-net). L’obiettivo è di dare una visione teorica e matematica di come funziona una rete convolutiva e di dare una visone degli algoritmi più avanzati e di use cases in questo ambito
Intro all’Artificial Intelligence in azienda
(2 giorni)
In questo corso ci sarà un’introduzione sui concetti principali di Artificial Intelligence (AI) e come possono essere trasferiti in Azienda. Si affronteranno casi d’uso che hanno portato al successe molte aziende che hanno deciso di utilizzare l’AI per migliorare il proprio business.
Intelligenza Artificiale per le Strategie Aziendali
(1/2 giorno)
Capire se la propria azienda è pronta e ha i mezzi/dati per utilizzare al meglio l’AI è un processo molto lungo e dispendioso se non si sa bene cosa si deve cercare e di cosa si ha bisogno. In questo corso discuteremo i passi fondamentali da fare quando si ci muove verso soluzioni AI.
AI per Sales
(1 giorno)
In questo corso si cercherà di capire come interpretare le esigenze del cliente che si affaccia per la prima volta al mondo dell’Artificial Intelligence (AI). Questo ci aiuterà a capire se e come vedere una soluzione AI.
Reinforcement Learning
(3 giorno)
Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale ha fatto passi da gigante. Dal Go a StarCraft II, dal riconoscimento di immagini alla salute pubblica, dall’arte alla guida autonoma, i progressi dell’ultimo decennio sono sotto gli occhi di tutti. Le cause di tutto questo sono molteplici, e certamente non riassumibili in una singola eclatante scoperta. Ma sicuramente uno dei paradigmi più di successo dal 2013 ad oggi è il Deep Reinforcement Learning, ovvero la sinergia tra Deep Learning e Reinforcement Learning. In questo corso si affronteranno i temi teorici e matematici del Reinforcement Learning con diversi use cases per approfondire meglio dove questa metodologia si può applicare