Modalità
Le tematiche legate al machine learning ed all’artificial intelligence sono considerate come disruptive ovvero delle tecnologie che potranno rivoluzionare i mercati di riferimento. Molte tecnologie sono già disponibili per il mercato consumer (si pensi ad agli assistenti vocali), per il mercato business sono già presenti delle possibili applicazioni ma notevoli sono i margini di sviluppo ed innovazione
Lo scopo del corso è introdurre i partecipanti alla tematica fornendo un quadro generale su termini, modalità di applicazione di tali metodologie utilizzando case study per dimostrarne l’applicabilità. Sarà fornita una panoramica sugli ambienti di sviluppo (sia commerciali che open source), alla materia (creazione dataset, apprendimento supervisionato e non supervisionato) e ad alcune metodologie di machine learning (clustering, PCA, neural network). Saranno presentati dei case study per mostrare delle possibili applicazioni in azienda
Il corso "Introduzione all'intelligenza artificiale e machine learning" si rivolge principalmente a persone afferenti all’area IT ed area Operation ma anche a tutti coloro i quali siano mossi da semplice curiosità verso questi temi infatti non è necessario avere alcuna esperienza in merito. Il corso "Introduzione all'intelligenza artificiale e machine learning" si propone, nella giungla del W.E.B. in cui gli argomenti e i temi relativi all'INTELLIGENZA ARTIFICIALE risultano essere molteplici ma trattati spesso in modo poco chiaro ed eccessivamente prolisso, di dare agli studenti un' INFARINATURA INIZIALE, per comprendere in modo semplice e chiaro i CONCETTI CHIAVE dell' INTELLIGENZA ARITIFICIALE e dei suoi SOTTOINSIEMI. In questo modo si potranno acquisire le conoscenze di BASE relative al tema dell' INTELLIGENZA ARTIFICIALE, ottenere un quadro generale su termini, modalità di applicazione di tali metodologie utilizzando case study per dimostrarne l’applicabilità e si sarà in grado di potere approcciare un tipo di studi ulteriore e più complesso.
Sono previsti i seguenti moduli:
Introduzione al machine learning e artificial intelligence, la raccolta ed analisi dati aziendali, panoramica dei software disponibili, introduzione alle diverse tipologie di machine learning attualmente utilizzate, definizione di apprendimento supervisionato e non supervisionato
Clustering – Introduzione alla metodologia del clustering e suoi campi di applicazione, definizione dei parametri per eseguire analisi con il clustering. Presentazione di case study ed utilizzo di script per l’esecuzione di tale analisi
PCA – Introduzione alla metodologia della principal component analysis, applicazione per la semplificazione di problemi multi-variabile. Presentazione di case study ed utilizzo di script per l’esecuzione di tale analisi
Reti neurali – Introduzione allo strumento delle reti neurali, ai parametri necessari per la definizione di reti neurali e possibili campi di applicazione. Presentazione di case study ed utilizzo di script per l’esecuzione di tale analisi.
Sede legale:
Via Angelo Bargoni, 8 (scala A)
00153 Roma
(Zona Trastevere)
Sede operativa:
Via Edoardo D'Onofrio 114
00155 Roma
Iscriviti alla nostra newsletter per essere sempre aggiornato sui nostri corsi.
Lascia un messaggio con il motivo del contatto, ti richiameremo appena possibile.
Se preferisci, puoi comunque chiamarci allo 06 5410521 o mandarci una mail a info@alfambiente.it
