Master in Machine Learning
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Orari che si adattano, dato che lavoro posso combinarli molto bene
Per migliorare l'apprendimento avrei preferito più esempi di video, in modo che possano essere pratici e dinamici nella memorizzazione delle informazioni.
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Mi è piaciuta molto la piattaforma e anche il materiale inviato. È molto completo.
I tutor rispondono molto rapidamente e ti aiutano davvero.
La pedagogia è buona perché è spiegata molto bene.
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Master
Online
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Descrizione
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Tipologia
Master
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Metodologia
Online
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Ore di lezione
1500h
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Durata
12 Mesi
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Inizio
Scegli data
Grazie al master in Machine Learning verranno coperti i principi fondamentali dell'apprendimento automatico fino all'applicazione pratica di algoritmi avanzati, con una distinzione chiara tra machine learning e deep learning. Verrà anche affrontato il processo di estrazione delle strutture dati e di clustering, utilizzando strumenti come Python, Keras, TensorFlow e OpenCV. I moduli specializzati su Deep Learning, reti neurali, elaborazione del linguaggio naturale (NLP), chatbot, computer vision e integrazione del machine learning con Arduino arricchiranno ulteriormente la formazione. Inoltre, si lavorerà su Python e R per concentrarsi sull'analisi statistica. Questa combinazione di teoria e pratica fornisce una formazione completa, preparando gli studenti ad affrontare sfide del mondo reale nel campo dell'intelligenza artificiale.
Informazioni importanti
Documenti
- 92680 Master in Machine Learning_compressed.pdf
Prezzo per gli utenti Emagister:
Sedi e date
Luogo
Inizio del corso
Inizio del corso
Profilo del corso
- Comprendere a fondo i principi del Machine Learning e distinguere le sue varie branche e applicazioni. - Padroneggiare una varietà di algoritmi, dalla classificazione ai sistemi di raccomandazione, e applicarli. - Sviluppare competenze avanzate di Deep Learning utilizzando i potenti strumenti di Python, Keras e TensorFlow. - Applicare tecniche avanzate di PLN per costruire chatbot e comprendere il loro ruolo nell'IA. - Acquisire competenze nella programmazione della computer vision con Python e OpenCV per l'analisi. - Esplorare l'integrazione del Machine Learning con Arduino, per progetti di AI embedded.
Diploma di Master in Machine Learning di 1500 ore, rilasciato da EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, appartente al piano formativo Euroinnova Formazione e recante il marchio di eccellenza accademica in educazione on-line rilasciato da QS World University Rankings.
Opinioni
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Orari che si adattano, dato che lavoro posso combinarli molto bene
Per migliorare l'apprendimento avrei preferito più esempi di video, in modo che possano essere pratici e dinamici nella memorizzazione delle informazioni.
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Valutazione del corso
Lo consiglia
Valutazione del Centro
Juan Luis ARRIBAS DELGADO
Teresa Medina
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
1 anni del centro in Emagister.
Materie
- E-learning
- Reti neurali
- Python
- Programmazione
- Didattica
Programma
MODULO 1. INTRODUZIONE ALL'APPRENDIMENTO AUTOMATICO UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE ALL'APPRENDIMENTO AUTOMATICO UNITÀ DIDATTICA 2. ESTRAZIONE DI STRUTTURE DATI E CLUSTERING UNITÀ DIDATTICA 3. SISTEMI DI RACCOMANDAZIONE UNITÀ DIDATTICA 4. CLASSIFICAZIONE UNITÀ DIDATTICA 5. RETI NEURALI E DEEP LEARNING UNITÀ DIDATTICA 6. SISTEMI DI SCELTA MODULO 2. SVILUPPO DEL DEEP LEARNING UNITÀ DIDATTICA 1. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS E TENSORFLOW UNITÀ DIDATTICA 2. SISTEMI NEURALI UNITÀ DIDATTICA 3. RETI A SINGOLO STRATO UNITÀ DIDATTICA 4. RETI MULTISTRATO UNITÀ DIDATTICA 5. STRATEGIE DI APPRENDIMENTO MODULO 3. PLN, CHATBOT E INTELLIGENZA ARTIFICIALE UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE ALLA PLN UNITÀ DIDATTICA 2. PLN IN PYTHON UNITÀ DIDATTICA 3. CALCOLO DELLA SINTASSI PER PLN UNITÀ DIDATTICA 4. CALCOLO DELLA SEMANTICA PER PLN UNITÀ DIDATTICA 5. RECUPERO ED ESTRAZIONE DI INFORMAZIONI UNITÀ DIDATTICA 6. COS'È UN CHATBOT? UNITÀ DIDATTICA 7. RELAZIONE TRA IA E CHATBOT UNITÀ DIDATTICA 8. AREE DI APPLICAZIONE DEI CHATBOT MODULO 4. PROGRAMMAZIONE DELLA VISIONE ARTIFICIALE CON PYTHON E OPENCV UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE E INSTALLAZIONE DI OPENCV UNITÀ DIDATTICA 2. GESTIONE DI FILE, TELECAMERE E INTERFACCE GRAFICHE UNITÀ DIDATTICA 3. ELABORAZIONE DELLE IMMAGINI UNITÀ DIDATTICA 4. ISTOGRAMMI E TEMPLATE MATCHING UNITÀ DIDATTICA 5. COLORI E SPAZI COLORE UNITÀ DIDATTICA 6. RILEVAMENTO DEI VOLTI ED ESTRAZIONE DELLE CARATTERISTICHE UNITÀ DIDATTICA 7. APPRENDIMENTO AUTOMATICO MODULO 5. APPRENDIMENTO AUTOMATICO CON ARDUINO E TENSORFLOW 2.0 UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE E PRIMI PASSI UNITÀ DIDATTICA 2. PREPARAZIONE DI ARDUINO E CONFIGURAZIONE DELL'AMBIENTE PYTHON UNITÀ DIDATTICA 3. CODIFICA E CONTROLLO DI ARDUINO CON PYTHON UNITÀ DIDATTICA 4. GESTIONE DEGLI INGRESSI ANALOGICI CON PYTHON UNITÀ DIDATTICA 5. UTILIZZO DELLE USCITE ANALOGICHE UNITÀ DIDATTICA 6. INTRODUZIONE ALL'APPRENDIMENTO AUTOMATICO UNITÀ DIDATTICA 7. RETI NEURALI, SERIE TEMPORALI E PROBLEMI DI REGRESSIONE UNITÀ DIDATTICA 8. OTTENIMENTO DEI PARAMETRI IN ARDUINO E GENERAZIONE DI SERIE DI DATI UNITÀ DIDATTICA 9. ELABORAZIONE DEI DATI E FASE DI ADDESTRAMENTO UNITÀ DIDATTICA 10. CREAZIONE DI RETI NEURALI ARTIFICIALI E APPLICAZIONI CON ARDUINO E TENSORFLOW CON KERAS MODULO 6. SCIENZA DEI DATI E PROGRAMMAZIONE STATISTICA CON PYTHON E R UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE ALLA SCIENZA DEI DATI UNITÀ DIDATTICA 2. I DATABASE RELAZIONALI UNITÀ DIDATTICA 3. PYTHON E L'ANALISI DEI DATI UNITÀ DIDATTICA 4. R COME STRUMENTO PER I BIG DATA UNITÀ DIDATTICA 5. PRE-ELABORAZIONE ED ELABORAZIONE DEI DATI UNITÀ DIDATTICA 6. ANALISI DEI DATI
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