Ibm Watson

Modulo 1:IBM Watson e Intelligenza Artificiale Cos'è IBM Watson Panoramica sull'IA e sulle sue applicazioni Modulo 2: Storia e evoluzione di IBM Watson Come è nato IBM Watson I suoi successi principali (es. vincita a Jeopardy!) Modulo 3: Panoramica su Watson Studio e Watson Assistant Cos'è Watson Studio Cos'è Watson Assistant e come può essere utilizzato per creare chatbot intelligenti Modulo 4: Machine Learning e Deep Learning Differenze tra machine learning e deep learning Algoritmi principali di machine learning in Watson Modulo 5: Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) Cos'è il NLP Applicazioni pratiche del NLP in Watson Modulo 6: Watson Natural Language Understanding (NLU) Analisi semantica del testo Estrazione di entità e concetti da documenti Modulo 7: Watson Language Translator Traduzione automatica multilingue Applicazioni pratiche Modulo 8: Watson Speech to Text Conversione della voce in testo Applicazioni nell'automazione Modulo 9: Watson Text to Speech Sintesi vocale Come Watson genera il parlato Modulo 10: Watson Visual Recognition Riconoscimento delle immagini Classificazione automatica delle immagini Modulo 11: Watson Discovery Ricerche avanzate nei dati aziendali Creazione di indici di contenuti per l'analisi Modulo 12: Analisi dei dati con Watson Analytics Strumenti di analisi predittiva Creazione di report avanzati Modulo 13: Introduzione a Watson Knowledge Studio Personalizzazione di Watson per comprendere il linguaggio di un settore Modulo 14: Gestione dei dati e privacy in Watson Sicurezza dei dati e GDPR Best practices per la gestione dei dati sensibili Modulo 15: Tendenze future di IBM Watson e dell'AI Sviluppi futuri dell'intelligenza artificiale Come IBM Watson si sta evolvendo