Corso Machine Learning (in aula)
Corso
A Catania, Villasanta, Manocalzati e 86 altre sedi
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Descrizione
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Tipologia
Corso
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Luogo
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Ore di lezione
48h
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Durata
Flessible
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Inizio
Scegli data
Il corso Machine Learning è lo strumento ideale per affrontare una delle maggiori sfide che la società propone all'intelligenza artificiale.
Questa scienza è ancora in fase di esplorazione, e anche colossi come Google, Facebook ed Amazon stanno investendo su di essa per riuscire ad essere sempre un passo avanti nel loro settore di riferimento.
Gli esperti di Machine Learning sono una delle figure più richieste nel mercato del lavoro non solo attualmente, ma anche e soprattutto per il futuro.
La frequentazione del corso permette di creare una figura professionale definita Data Scientist.
Quest'ultimo si occupa di programmare i sistemi ad agire in tutte le circostanze, soprattutto in quelle per cui non sono stati programmati a farlo.
Per far ciò, il Data Scientist dovrà decidere quali sono i dati e le informazioni necessarie per addestrare al meglio i modelli.
Lo scopo ultimo della plasmazione e creazione dei modelli è infatti quello di sviluppare un'intelligenza artificiale (IA) totalmente autonoma nei suoi comportamenti, che nel gergo viene definita ''compiuta''.
Per poter svolgere al meglio il suo lavoro, il Data Scientist si avvale di alcuni software come Python, HyperDrive, Azure Machine Learning, AutoML ed altri.
Sedi e date
Luogo
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Profilo del corso
Obiettivo del Corso Machine Learning è formare l'allievo attraverso le infinite variabili offerte da questo nuovo ramo della tecnologia.
In particolare, è importante che il Data Scientist riesca a destreggiarsi al meglio nel campo dei logaritmi dedicati all'addestramento dei modelli utili a prevedere tutti i casi possibili.
L'altissima richiesta di programmatori aventi queste competenze è sempre più riscontrabile nel mercato del lavoro odierno.
Ma proprio la fortissima crescita del settore comporta una sempre più alta specializzazione e concorrenza, per le quali è importante mantenere alto l'impegno senza perdere di vista i risultati da raggiungere.
Il corso è diretto a tutti coloro i quali possiedono delle basi di programmazione unite ad una forte passione per la tecnologia.
Un'ulteriore e importante variabile è costituita dalla fiducia in un futuro sempre migliore grazie all'utilizzo di Intelligenze Artificiali che migliorano costantemente le proprie prestazioni.
Sono previsti dei requisiti?
Come già accennato sopra, per riuscire a formare il Data Scientist è importante che questo possegga già delle basi di programmazione con il linguaggio Python.
Qualora non si abbia alcuna conoscenza di questo, è necessario svolgere prima un corso dedicato della durata di 24 ore.
Non è necessario spiegare quanto l'attività di Machine Learning sia tecnologicamente all'avanguardia rispetto a moltissimi altri ambiti tecnologici.
Il futuro professionale di questo settore prevede una crescita esponenziale che è già in atto, in quanto unico nel suo genere per comprendere l'Intelligenza Artificiale e utilizzarla con le migliori intenzioni.
Verrà contattato da un responsabile che le fornirà tutte le informazioni in merito al percorso formativo richiesto
Opinioni
Successi del Centro
Tutti i corsi devono essere aggiornati
La media delle valutazioni dev'essere superiore a 3,7
Più di 50 opinioni degli ultimi 12 mesi
7 anni del centro in Emagister.
Materie
- E-learning
- Python
- Machine Learning
- Programmazione
- Data science
- Sentiment analysis
- Deep Learning
- Dataset
- Natural language processing
- Informatica e tecnologia
Professori
MAC Formazione
docente
Programma
- INTRODUZIONE al Data Science.
- AMBIENTI DI PROGRAMMAZIONE PER IL DATA MINING IN PYTHON con particolare riferimento ad Anaconda, Jupyter e PyQt Console
- CONCETTI INTRODUTTIVI SU PYTHON
- PANORAMICA SUL LINGUAGGIO con particolare attenzione alla programmazione ad oggetti, al concetto di classe, ai tipi di dati definiti dal linguaggio, al concetto di operatore, al concetto di funzione e di espressione lambda e infine alla gestione degli errori e delle eccezioni.
- IL CONCETTO DI DATASET e come si utilizzano in particolare attraverso le funzioni presenti nelle librerie Pandas e Numpy. Vedremo come si creano, si importano, si manipolano DataSet e come si preparano i dati per un’analisi (pulizia e normalizzazione). Vedremo alcuni concetti base di statistica. Vedremo come si definiscono variabili categoriche e come si introducono variabili dummy. Vedremo come si possono creare grafici con MatplotLib e come sia possibile esplorare DataSet con Seaborn.
- MACHINE LEARNING CON PYTHON. Vedremo tutte le fasi del machine learning, i tipi di algoritmi (supervisionati, non supervisionati, semi supervisionati). Tra questi approfondiremo gli algoritmi di regressione lineare semplice, multipla e logistica, gli algoritmi KNN (K-Nearest-Neighbors), l’algoritmo SVM (Super Vector Machine), gli Alberi Decisionali. Affronteremo alcuni concetti di calcolo della probabilità. Vedremo il modello Naive Bayse, il clustering e il clustering gerarchico, l’algoritmo K-Means e l’analisi delle associazioni
- APPRENDIMENTO ENSAMBLE o apprendimento di insieme. Si tratta di una serie di metodi d’insieme che usano modelli multipli per ottenere una miglior prestazione predittiva come Bagging, Boosting, Random Forest, XGBoost e tecniche per la riduzione della dimensionalità
- NATURAL LANGUAGE PROCESSING: metodi, trattamento e pulizia dei testi, espressioni regolari, tipi di strutture per l’analisi (indicizzazione, indici invertiti, dizionari, alberi di ricerca).
- SENTIMENT ANALYSIS, ovvero elaborazione del linguaggio naturale per costruire sistemi per l’identificazione ed estrazione di opinioni dal testo.
- DEEP LEARNING: reti neuronali, inquadramento, storia, tipologia. Il Perceptrone. Addestramento della rete. Reti FeedForward, Deep Neural Networks, l’algoritmo di backpropagation, Keras, Computer Vision e CNN.
Ulteriori informazioni
Se la formazione viene completata con successo, viene rilasciato un certificato numerato e personale, riconosciuto in tutta Europa con Ente ISO 9001.
Come vengono erogate le lezioni?
Le lezioni vengono erogate in Videoconferenza, con l'ausilio di docenti qualificati ed in tempo reale: non esistono lezioni registrate.
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