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Corsi Algoritmi online e a distanza

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Tematica
  • Informatica 120
  • Marketing e vendita 17
  • Scienze 10
  • Settore industriale 8
  • Qualità, produzione, ricerca e sviluppo 6
  • Altre tematiche 2
  • Settore sanitario 1
  • Scienze umane 1
  • Finanza 1
  • Sport e tempo libero 1
  • Settore legale 1
  • Creazione e design 1
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Inizio del corso
Durata
  • Ore 6
  • Giorni 20
  • Settimane 18
  • 3 mesi 3
  • 6 mesi 0
  • 9 mesi 0
  • Anno/i 15
La durata viene adattata alle necessità di ogni alunno.
Caratteristiche
  • Intensivo 13
  • Laboratorio 0
  • Seminario 0
  • Stage / Tirocinio 1
  • Titolo ufficiale 1
Dove studiare
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Metodologia
  • Tutti 273
  • Online / A distanza 169
  • In aula 97
  • Blended 6
  • In company 1
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Preparazione al TOLC-S (studio dell’area di Scienze come Informatica) intermedio

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...un linguaggio come Python o Java Modulo 6: Programmazione Orientata agli Oggetti (OOP) Fondamenti di OOP: creazione di classi, attributi, metodi e costruttori...

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Tecniche di cleaning dei dati (gestire valori mancanti, outlier, dati duplicati).

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...e Standardizzazione Perché è importante normalizzare i dati Differenza tra normalizzazione e standardizzazione Quando applicare le tecniche di scaling (es... Impara:: Qualità dei dati...

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Analisi delle serie temporali e modelli statistici (ARIMA, SARIMA).

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...MA (media mobile). Come ARIMA cattura la dipendenza temporale nelle serie storiche. Modulo 7: Determinazione dell’ordine dei modelli ARIMA Come determinare... Impara:: Analisi dati...

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Analisi dei dati per la previsione di tendenze di mercato.

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...Modulo 6: Analisi delle Serie Temporali Definizione e concetti base delle serie temporali. Componenti delle serie temporali: trend, stagionalità... Impara:: Analisi di mercato, Analisi dati...

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Utilizzo dei modelli di machine learning per l'analisi dei clienti e delle operazioni.

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...clustering gerarchico Applicazioni per la segmentazione dei clienti e l’analisi del comportamento Modulo 7: Clustering e Segmentazione del Mercato Tecniche... Impara:: Analisi dati...

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Analisi predittiva per marketing, vendite e operazioni.

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...cliente Tecniche di analisi predittiva per il CLV Utilizzo del CLV per ottimizzare strategie di marketing e fidelizzazione Modulo 8: Previsione delle Vendite... Impara:: Analisi dati, Business intelligence...

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Sviluppo di modelli di sentiment analysis per il miglioramento dell'interazione utente.

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...Reti neurali profonde per l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Architetture comuni: RNN, LSTM, GRU per la sentiment analysis. Modulo... Impara:: Analisi dati...

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Analisi dei dati clinici e genomici per personalizzare i trattamenti.

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...Modulo 6: Analisi Statistica dei Dati Clinici e Genomici Metodi statistici per analizzare i dati clinici e genomici. Tecniche di regressione... Impara:: Analisi dati, Analisi statistica...

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Corso di Machine Learning e Intelligenza Artificiale

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...neuroni, pesi, funzioni di attivazione. Perceptron: il modello base. backpropagation. Modulo 9: Reti Neurali Profonde e Deep Learning Reti neurali profonde... Impara:: Reti neurali, Intelligenza artificiale...

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Corso di Machine Learning per Analisti IT

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...rinforzato e come differisce dagli altri approcci La teoria dietro l'agente, l'ambiente e la ricompensa Q-Learning e Deep Q Networks (DQN) Applicazioni... Impara:: Intelligenza artificiale, Reti neurali...

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Reti neurali spiking e modelli ispirati al cervello

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...Affinità e differenze nella simulazione del comportamento cerebrale Applicazioni dei modelli artificiali in neuroscienze Modulo 10: Reti Neurali Spiking... Impara:: Reti neurali, Intelligenza artificiale...

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Modelli avanzati di machine learning come XGBoost, LightGBM, CatBoost.

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...Vantaggi di CatBoost nella gestione di variabili categoriche. Modulo 9: Tecniche Avanzate di CatBoost Gestione dei dati categorici in CatBoost... Impara:: Intelligenza artificiale...

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Neuro-Symbolic Artificial Intelligence

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...4. Neural-symbolic integration: paradigmi e architetture; 5. Reasoning con reti neurali e vincoli logici; 6. Apprendimento strutturato da grafi e basi di regole... Impara:: Intelligenza artificiale, Reti neurali...

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Fondamenti di computer vision: rilevamento di oggetti, riconoscimento facciale, segmentazione delle immagini.

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...Gestione di variabili come scala e rotazione per il rilevamento robusto Modulo 6: Riconoscimento Facciale Cos'è il riconoscimento facciale e le sue applicazioni... Impara:: Reti neurali...

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Introduzione agli strumenti AutoML (Google AutoML, H2O.ai, TPOT).

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...per modelli di deep learning (neural networks) Supporto per modelli gradient boosting Come H2O.ai gestisce grandi volumi di dati Modulo 9: H2O... Impara:: Intelligenza artificiale...

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Fondamenti di statistica: media, varianza, distribuzioni, inferenza statistica.

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...la sua utilità Popolazione vs campione Errore di campionamento e bias Modulo 11: Stima Puntuale e Intervallo di Confidenza Cos’è una stima puntuale Costruzione... Impara:: Statistica inferenziale descrittiva...

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Strumenti di Data Science e machine learning nel cloud (AWS SageMaker, Google AI Platform, Azure ML).

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...delle risorse di calcolo e storage nel cloud Progettazione e gestione di ambienti personalizzati per l'elaborazione dei dati Modulo 6: Data Preprocessing...

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Nuove librerie Python per la Data Science (modifiche a pandas, scikit-learn, seaborn, plotly).

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...Aggiornamenti nei modelli di ensemble come Random Forests e Gradient Boosting. le novità nel campo dell'apprendimento semi-supervisionato e non supervisionato...

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...redatta una relazione scritta. La relazione intermedia e gli eventuali test sono propedeutici, ma non obbligatori per poter accedere al modulo successivo... Impara:: Sistemi informatici, Machine Learning, Applicazioni di controllo...

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Practical Deep Learning in ambiente chiuso

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...redatta una relazione scritta. La relazione intermedia e gli eventuali test sono propedeutici, ma non obbligatori per poter accedere al modulo successivo... Impara:: Machine Learning, Intelligenza artificiale, Deep Learning...

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