Corso teorico di Machine Learning e Intelligenza Artificiale

Descrizione del corso

L’intelligenza artificiale è una tecnologia che sta cambiando profondamente la nostra società ed i nostri modi di vivere. La capacità di questa tecnologia di inserirsi nei più svariati ambiti della vita lavorativa e sociale crea nuove opportunità e numerosi vantaggi.

Durante il modulo teorico del Corso online di Machine Learning e Intelligenza Artificiale vedremo come si sviluppano sistemi basati su queste tecnologie, quali sono gli strumenti necessari per svilupparli e vedremo nel dettaglio come funzionano gli algoritmi che stanno alla base di queste tecniche. In tal senso il corso Machine Learning è diviso in due parti di dimensione simile: una teorica in cui vengono spiegati i principi di funzionamento di questi sistemi ed un pratica in cui tramite lo sviluppo di progetti completi di A.I. vengono risolti casi studio relativi a problemi reali.

Il machine learning, è più in generale tutta l’intelligenza artificiale, rappresenta un’importante opportunità di carriera: negli ultimi anni le richieste di figure esperte in ML hanno avuto un incremento di quasi il 1000% ed il trend è in continua crescita. .

Obiettivi professionali

Il percorso didattico prevede la formazione di un Machine Learning Engineer, ossia di un esperto nel campo del machine learning e dell’intelligenza artificiale in grado di sviluppare un progetto di AI con le metodologie del machine learning in maniera completa ed autonoma, partendo dall’analisi dei dati fino alla realizzazione di un sistema completo e performante.

Obiettivi formativi

Durante il corso teorico di Machine Learning e Intelligenza Artificiale l’utente imparerà:

• Ad utilizzare le principali tecniche di ottimizzazione numerica e rappresentazione della conoscenza mediante macchine.
• I principi fondamentali dell’apprendimento delle macchine (machine learning), ossia come costruire sistemi in grado di apprendere ad eseguire un compito in maniera automatica.
• Ad utilizzare le principali tecnologie di apprendimento automatico come alberi decisionali ad apprendimento automatico, macchine a vettori di supporto, PCA, k-mean clustering, Q-learning ed altri ancora.
• I principi fondamentali dell’apprendimento profondo (deep learning) e come funzionano le reti neurali artificiali.
• Ad utilizzare diverse architetture neurali: reti convoluzionali, reti ricorrenti, auto-encoders, reti DQN, A3C e transformers.
• A programmare questi sistemi nel linguaggio Python utilizzando le librerie: pandas, scikitlearn, keras, tensorflow, matplotlib etc.

Destinatari

Il corso teorico di Machine Learning e Intelligenza Artificiale è rivolto a tutti i professionisti, in particolare ingegneri e periti industriali, ma anche a figure aspecifiche (programmatori, sviluppatori web, ricercatori) che hanno una base minima di conoscenze matematiche e di programmazione (da scuola superiore). Per agevolare gli utenti, in particolare le figure non strutturate, i primi moduli forniscono un ripasso generale, in modo da garantire la corretta acquisizione delle nozioni necessarie per intraprendere con successo il corso.

Per gli ingegneri, e i professionisti in genere, il corso fornisce tutte le basi per per imparare ad utilizzare dei nuovi strumenti nella propria professione o per sviluppare la propria start-up basata sull’intelligenza artificiale.

Per i periti il corso consente di acquisire le nozioni necessarie per sviluppare soluzioni innovative nel proprio ambito lavorativo anche in maniera integrata ad altri sistemi.
Per tutte le altre figure il corso permette di ottenere le competenze necessarie per poter sviluppare in autonomia sistemi di AI ad apprendimento automatico per creare soluzioni avanzate ad alto contenuto tecnologico.