Partecipa al corso gratuito IFOA di 60 ore in Artificial Intelligence & Machine Learning.
Le iscrizioni sono aperte fino al 31 marzo 2022.
DESCRIZIONE DEL PERCORSO
Artificial Intelligence e Machine Learning non sono la stessa cosa. Spesso confuse, si tratta di due tecnologie collegate tra di loro ma differenti: l’intelligenza artificiale crea l’architettura, il machine learning la migliora. L’intelligenza artificiale, infatti, è la scienza che da anni punta a sviluppare macchine in grado di prendere delle decisioni in perfetta autonomia. L’apprendimento avanzato, invece, è l’algoritmo che rende i computer ancora più intelligenti. L’intelligenza artificiale si può definire come la scienza che sviluppa l’architettura necessaria affinché le macchine funzionino come il cervello umano e alle relative reti neurali.
Si tratta di un sistema informatico che cerca di simulare le reti neuronali biologiche. L’obiettivo finale dell’AI (artificial intelligence) è quello di creare dei computer con capacità di ragionamento simili (se non uguali) all’essere umano. Il machine learning, invece, è l’algoritmo che permette alle macchine intelligenti di migliorarsi con il tempo, esattamente come avviene con il cervello umano. Senza l’apprendimento avanzato, infatti, non sarebbe possibile mettere “in moto” l’intelligenza artificiale. Un esempio classico di machine learning è rappresentato dai sistemi di visione artificiale, ovvero la capacità di un sistema computazionale di riconoscere oggetti acquisiti digitalmente da sensori di immagine.
L’algoritmo impiegato in questi casi dovrà riconoscere determinati oggetti, distinguendoli tra animali, cose e persone, e nello stesso tempo imparando dalle situazioni, ovvero avere memoria di ciò che si è fatto per impiegarlo efficacemente nelle prossime acquisizioni di visione artificiale impiegate soprattutto nei sistemi Automotive. Il percorso aiuta i partecipanti a comprendere con maggiore chiarezza il mondo dell’intelligenza artificiale e cogliere le potenzialità applicative delle tecnologie di apprendimento automatico.
Il corso è tenuto in lingua inglese.
CONTENUTI DEL PERCORSO
Il corso ha una durata di 60 ore ed è strutturato nei seguenti moduli:
- INTRODUZIONE AL MACHINE LEARNING
- Teoria degli algoritmi di Machine Learning (con apprendimento supervisionato, non supervisionato, con rinforzo, semi-supervisionato)
- Framework open source come Scikit Learn e relativi esempi di Dataset: caricamento dati e training, parametri del modello, …
- Processo di implementazione algoritmi di ML: definizione del problema, raccolta dei dati, data cleaning, costruzione del modello, cross validation, valutazione dei risultati
- Introduzione alle reti neurali e al layering di algoritmi di machine learning: reti neurali e deep learning concetti base, funzioni di costo
- Esempi applicati su framework Tensorflow
- PRESENTAZIONE DELLE PRINCIPALI APPLICAZIONI DEL DEEP LEARNING
- natural language processing
- automatic speech recognition
- Image recognition
- visual art processing
- customer relationship management
DESTINATARI E REQUISITI D'ACCESSO
Giovani in possesso di una laurea triennale o magistrale o una laurea a ciclo unico, conseguita da non più di 24 mesi, residenti o domiciliati in regione Emilia Romagna in data antecedente l’iscrizione alle attività.
Le competenze necessarie in ingresso, oltre al requisito formale della laurea, sono trasversali: una forte attitudine alle tecnologie digitali, predisposizione al pensiero critico e capacità di autoaggiornamento. A questo progetto possono accedere laureati provenienti di tutte le aree disciplinari umanistica, giuridico-economica e scientifica, permettendo di specializzare le conoscenze innovative legate al mondo dell’intelligenza artificiale e alle applicazioni per i business B2B e B2C.
SEDE DI SVOLGIMENTO DEL CORSO
Webinar online.
Per ulteriori informazioni consulta la scheda del corso.