Corso di Machine Learning per Analisti IT

Modulo 1: Machine Learning Cos'è il machine learning (ML)? Differenza tra machine learning e intelligenza artificiale Tipi di machine learning: supervisato, non supervisato, rinforzato Applicazioni del machine learning in ambito aziendale e IT Modulo 2: Fondamenti di Statistica per il Machine Learning Concetti base di statistica necessari per comprendere il ML Probabilità, distribuzioni e inferenza statistica Concetti di bias, varianza e overfitting Metriche comuni utilizzate per valutare i modelli (accuratezza, precisione, recall) Modulo 3: I Dati e la Preparazione dei Dati La qualità dei dati: perché è fondamentale per il successo del ML Tecniche di pulizia e pre-elaborazione dei dati Normalizzazione e scalatura dei dati Gestione dei dati mancanti e gestione delle outliers L'importanza di un set di dati bilanciato e come ottenerlo Modulo 4: Algoritmi di Machine Learning Supervisato Introduzione agli algoritmi supervisati: regressione e classificazione Regressione lineare: concetti e applicazioni Regressione logistica e applicazioni nel machine learning Classificazione: algoritmi come k-Nearest Neighbors (k-NN), Support Vector Machines (SVM), e Decision Trees Tecniche di validazione dei modelli (cross-validation, split del dataset) Modulo 5: Algoritmi di Machine Learning Non Supervisato Introduzione agli algoritmi non supervisati: clustering e riduzione della dimensione K-Means Clustering: teoria e applicazioni Analisi delle componenti principali (PCA) per la riduzione della dimensione Algoritmi di clustering avanzati: DBSCAN, Agglomerative Clustering Tecniche di rilevamento delle anomalie Modulo 6: Algoritmi di Apprendimento Rinforzato (Reinforcement Learning) Cos'è l'apprendimento 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 dell'apprendimento rinforzato in IT, come ottimizzazione e decision-making Modulo 7: Reti Neurali e Deep Learning Cos'è una rete neurale artificiale? Struttura e funzionamento delle reti neurali: neuroni, layer e pesi Reti neurali profonde (Deep Neural Networks) e il concetto di Deep Learning le architetture di rete più comuni (MLP, CNN, RNN) Applicazioni pratiche delle reti neurali (riconoscimento di immagini, NLP, ecc.) Modulo 8: Ottimizzazione e Funzioni di Costo Cos'è l'ottimizzazione in machine learning? Funzione di costo: definizione e importanza Algoritmi di ottimizzazione: Gradient Descent, Stochastic Gradient Descent (SGD) Tecniche avanzate di ottimizzazione: Adam, RMSprop Modulo 9: Modelli di Ensemble e Boosting Cos'è un modello di ensemble e come migliora la performance Random Forest: concetti e applicazioni Gradient Boosting: principio e implementazioni (XGBoost, LightGBM) Stacking e Bagging: confronto e differenze Modulo 10: Tecniche di Valutazione dei Modelli di Machine Learning Come scegliere e misurare le performance di un modello ML Metriche di valutazione per la classificazione (accuracy, precision, recall, F1 score) Metriche per la regressione (MSE, RMSE, MAE) Matrice di confusione e la sua interpretazione Curve ROC e AUC: valutazione dei modelli di classificazione Modulo 11: Overfitting e Underfitting Cos'è l'overfitting e come evitarlo Cos'è l'underfitting e come affrontarlo Tecniche per prevenire l'overfitting: regolarizzazione, dropout, early stopping La scelta tra bias e varianza nella costruzione di modelli Modulo 12: Machine Learning in Cloud Computing e Big Data l’utilizzo del machine learning su piattaforme cloud (AWS, Google Cloud, Azure) Servizi di machine learning nel cloud: SageMaker, Google AI Platform, Azure ML Gestione e analisi di grandi volumi di dati (Big Data) con strumenti di ML Vantaggi e sfide nell’utilizzo del ML per l’elaborazione dei Big Data Modulo 13: Machine Learning per la Sicurezza IT Applicazioni del machine learning nella sicurezza informatica Rilevamento di intrusioni e analisi delle anomalie tramite ML L’utilizzo di ML per la protezione dei dati sensibili e il rilevamento di malware Sistemi di monitoraggio e previsione delle minacce tramite tecniche di machine learning Modulo 14: Etica e Responsabilità nell'uso del Machine Learning Considerazioni etiche nell’utilizzo del machine learning Bias nei dati e nelle decisioni del modello Privacy dei dati e l'importanza della protezione delle informazioni personali Impatti sociali e legali dell'uso del machine learning in ambito aziendale e pubblico Modulo 15: Il Futuro del Machine Learning e Tendenze Emergenti Le nuove frontiere del machine learning: AutoML, Federated Learning, Explainable AI Il ruolo del machine learning nell'evoluzione dell'IT e nelle soluzioni aziendali Integrazione del machine learning con l'Internet delle Cose (IoT), la Blockchain e l'AI Come prepararsi per il futuro del machine learning: formazione continua e ricerca