Implementazione di modelli di machine learning su cloud scalabili.

Modulo 1: Machine Learning su Cloud Cos'è il machine learning e come viene applicato nelle soluzioni aziendali moderne Introduzione ai principali servizi cloud per l'implementazione di modelli ML (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure) Vantaggi dell'uso del cloud per il machine learning: scalabilità, flessibilità e gestione automatica delle risorse Modulo 2: Fondamenti di Machine Learning Panoramica delle principali tecniche di machine learning: supervisato, non supervisato e rinforzo Struttura di un modello di machine learning: dati di input, funzionalità, etichettatura, apprendimento e valutazione Introduzione agli algoritmi di machine learning comuni: regressione lineare, alberi decisionali, clustering, reti neurali Modulo 3: Architetture di Cloud Scalabili per Machine Learning Cos'è un'architettura scalabile in un ambiente cloud Differenze tra IaaS, PaaS e SaaS per l'implementazione di modelli di ML Come configurare un ambiente scalabile per il machine learning in AWS, Google Cloud e Azure Modulo 4: Preparazione dei Dati per il Machine Learning su Cloud Tecniche di acquisizione, pulizia e preprocessing dei dati Gestione dei dataset in cloud: storage (S3, Google Cloud Storage, Azure Blob) Ottimizzazione delle pipeline di dati per modelli di machine learning scalabili Modulo 5: Creazione di Modelli di Machine Learning con Servizi Cloud Introduzione agli strumenti di machine learning nel cloud: Amazon SageMaker, Google AI Platform, Azure Machine Learning Come preparare i dati, addestrare e testare modelli utilizzando servizi cloud Utilizzo di framework come TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn su piattaforme cloud Modulo 6: Addestramento dei Modelli su Cloud: Ottimizzazione delle Risorse Come sfruttare le risorse cloud per ottimizzare i tempi di addestramento (GPU, TPU, ecc.) Tecniche per ridurre i costi legati all'addestramento su cloud, come l'uso di istanze spot Gestione e monitoraggio delle risorse cloud durante il training Modulo 7: Gestione delle Dipendenze e Automazione del Workflow su Cloud Gestione delle dipendenze del progetto (librerie, versioni dei pacchetti) Automazione del processo di training e deployment con strumenti come CI/CD (GitHub Actions, Jenkins) Utilizzo di contenitori (Docker, Kubernetes) per la gestione e distribuzione scalabile dei modelli Modulo 8: Deploying del Modello su Cloud per Inferenza in Tempo Reale Cos'è il deployment di un modello e come si effettua su cloud (endpoint di inferenza) Creazione di API scalabili per inferenze in tempo reale con AWS Lambda, Google Cloud Functions, Azure Functions Monitoraggio delle performance dei modelli in produzione Modulo 9: Scalabilità e Gestione del Carico nelle Applicazioni di Machine Learning Come scalare i modelli di machine learning per gestire il carico elevato di richieste (auto-scaling) Strategie di bilanciamento del carico (load balancing) per applicazioni in tempo reale Ottimizzazione del throughput e della latenza nelle applicazioni di ML Modulo 10: Integrazione di Modelli di Machine Learning con Altri Servizi Cloud Integrazione di modelli di ML con altri servizi cloud come database, storages e strumenti analitici Come utilizzare i servizi di database per archiviare i dati di input/output dei modelli (Amazon RDS, Google BigQuery, Azure SQL) Integrazione con sistemi di monitoraggio e logging per tracciare le performance e gli errori (CloudWatch, Stackdriver) Modulo 11: Ottimizzazione dei Modelli su Cloud per Performance e Costi Come ottimizzare i modelli di ML per ridurre i tempi di risposta e i costi operativi in produzione Uso di tecniche di compressione e quantizzazione per ridurre la dimensione dei modelli Come monitorare e ridurre il costo delle risorse cloud durante l'addestramento e l'inferenza Modulo 12: Sicurezza e Privacy dei Dati nei Modelli ML su Cloud Gestione della sicurezza dei dati sensibili durante l'addestramento e il deployment su cloud Protezione contro gli attacchi alle API di machine learning Conformità alle normative come GDPR, HIPAA per l'uso del machine learning su cloud Modulo 13: Monitoraggio e Manutenzione dei Modelli su Cloud Come monitorare il comportamento dei modelli ML in produzione (drift dei dati, performance) Strategie di manutenzione per modelli ML in tempo reale e periodiche Tecniche di aggiornamento e retraining dei modelli su cloud Modulo 14: Previsione e Ottimizzazione con Modelli ML su Cloud Utilizzo di modelli di previsione e ottimizzazione per prendere decisioni aziendali basate su cloud Applicazioni nel marketing, nella gestione delle risorse e nell'analisi dei dati Creazione di dashboard e report in tempo reale per visualizzare i risultati delle previsioni Modulo 15: Tendenze Future nell'Implementazione di Modelli ML su Cloud Le nuove tecnologie emergenti nel campo del machine learning e del cloud computing (serverless, edge computing) L'uso di modelli pre-addestrati e trasferimento di apprendimento nel cloud Come le piattaforme cloud stanno evolvendo per supportare modelli di machine learning più complessi ed efficienti