MACHINE LEARNING CON PYTHON DALLA A ALLA Z
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Il corso ideale in Machine Learning con Python!
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Tipologia
Corso
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Metodologia
Online
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Ore di lezione
14h
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Inizio
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Il portale Emagister.it aggiunge al suo catalogo formativo il corso in MACHINE LEARNING CON PYTHON DALLA A ALLA Z, erogato dal centro DigitalDojo.it.
Grazie a questa formazione si imparerà a utilizzare le librerie di Python specifiche per il Machine Learning: Sci-Kit learn, NLTK, Keras e Tensorflow.
Questo corso è rivolto a coloro che già conoscono il linguaggio di programmazione Python o hanno già frequentato il corso in Data Science con Python dalla A alla Z.
Il professore Riccardo Galeotti sarà il responsabile del corso e aiuterà gli alunni a conoscere e utilizzare le principali tecniche di machine learning, natural language processing e reti neurali.
Quando si termina la formazione lo studente sarà in grado di risolvere problemi complessi di Machine Learning e avrà tutti gli strumenti per decidere come affrontare un qualsiasi problema di Data Science.
Sedi e date
Luogo
Inizio del corso
Inizio del corso
Profilo del corso
Acquisirai competenze approfondite di Python per gestire processi complessi di Machine Learning
Potrai eseguire il Sentiment Analysis - l’analisi di un testo con lo scopo di identificare e classificare l’informazione presente
Potrai lavorare con l’architettura di reti neurali artificiali - algoritmi ispirati alla struttura e alla funzione del cervello
Prenderai dimestichezza con Deep Learning e Convolutional Neural Network - rete neurale il cui il pattern di connettività è ispirato dall'organizzazione della corteccia visiva
Imparerai le basi di Natural Language Processing - elaborazione del linguaggio naturale
Troverai soluzioni innovative e tecnologiche all’avanguardia e aiuterai le aziende a prendere decisioni migliori
Hai seguito il nostro corso “Python per Data Science” e vuoi approfondire le tue conoscenze nel settore Machine Learning?
Vuoi imparare a usare le principali librerie di Python specifiche per il Machine Learning: Sci-Kit learn, NLTK, Keras e Tensorflow?
Ti piacerebbe imparare a programmare e gestire le reti neurali artificiali?
Vuoi scoprire i principi dell’apprendimento supervisionato e non supervisionato?
Ti interessa apprendere le basi del Natural Language Processing?
Vuoi imparare i concetti chiavi e le principali applicazioni del Deep Learning?
Stai cercando un corso completo ed efficace su Python per Machine Learning?
I prerequisiti richiesti per questo corso sono: aver concluso con successo il corso “Python per Data Science”, conoscenze matematiche delle superiori ed elementi base di statistica.
M.Sc. al Politecnico di Milano. Data Analyst e Data Scientist freelance. Esperto di Python. Nomade Digitale. Ex Pirelli.
Accesso 24/7, Materiali Didattici, Forum Privati con i Docenti
Opinioni
Materie
- Programmazione
- Sci
- Reti
- Python
- Reti neurali
- Apprendimento
- E-learning
- Web master
- Machine Learning
- Clustering
Programma
Scopri gli obiettivi di questo corso, il Sensei e i requisiti necessari per seguirlo.
Syllabus del corso
Sensei del corso
Requisiti minimi
Di cosa hai bisogno per cominciare
Cos’è l’Intelligenza Artificiale
Cos’è Machine Learning
Struttura del Machine Learning
Tipologie di algoritmi per Machine Learning
APPRENDIMENTO SUPERVISIONATO – REGRESSIONE
Impara le basi dell’apprendimento supervisionato.
Regressione lineare
Regressione lineare multipla
Regressione polinomiale
Come gestire l’overfitting
Esercitazioni pratiche
Apprendimento supervisionato – classificazione
K-nearest neighbor
Modelli lineari: regressione logistica
Regressione logistica multiclasse
Modelli lineari: Macchine a supporto di vettori (SVM)
SVM per modelli non lineari
Alberi decisionali
Foreste casuali
Ottimizzazione e validazione del modello
Mini batch gradient descend
Grid-Search
K-Fold Validation
Apprendimento non supervisionato: clustering
K-means
Clustering gerarchico
DBSCAN
Riduzione della dimensionalità
Principal component analysis
Linear Discriminant Analysis
NATURAL LANGUAGE PROCESSING
Scopri di più sul Natural Language Processing e impara ad analizzare il tono di un testo con il “Sentiment Analysis”.
Natural Nalnguage Processing (NLP) – introduzione
Pre-processing di un testo
Regular expression
Vettorializzazione di un testo
NLP – esercitazione pratica
Sentiment Analysis
Modello Naive-Bayes
Esercitazione pratica di Sentiment Analysis
DEEP LEARNING
Impara a lavorare con Deep Learning e Convolutional Neural Network.
Reti Neurali
Parallelo con il cervello umano
Il perceptrone
Reti feedforward
Backpropagation
Iperparametri di una rete neurale
Tipi di reti neurali
Tensor Flow Playground
Sci-Kit Learn: esempio di classificazione
Keras: esempio di regressione
Keras: esempio di classificazione
Convolutional Neural Network
Computer vision
Algoritmo di riconoscimento facciale
Computer vision con reti neurali convoluzionali
Convoluzione e condensazione
Visualizzazione alternativa di una CNN
Esercitazione pratica con un database
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MACHINE LEARNING CON PYTHON DALLA A ALLA Z