Machine Learning Formazione in Italia

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello principiante che desiderano comprendere il concetto di modelli pre-addestrati e imparare ad applicarli per risolvere problemi del mondo reale senza costruire modelli da zero.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il concetto e i vantaggi dei modelli pre-addestrati.
• Esplora varie architetture di modelli pre-addestrati e i relativi casi d'uso.
• Ottimizza un modello pre-addestrato per attività specifiche.
• Implementa modelli pre-addestrati in semplici progetti di Machine Learning.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a partecipanti con diversi livelli di esperienza che desiderano sfruttare la piattaforma AutoML di Google per creare chatbot personalizzati per varie applicazioni.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti dello sviluppo di chatbot.
• Naviga in Google Cloud Platform e accedi a AutoML.
• Preparare i dati per l'addestramento dei modelli di chatbot.
• Addestra e valuta modelli di chatbot personalizzati usando AutoML.
• Distribuisci e integra i chatbot in varie piattaforme e canali.
• Monitora e ottimizza le prestazioni del chatbot nel tempo.

Questo corso interattivo guidato dall'insegnante (online o in sede) è rivolto a sviluppatori AI di livello intermedio, ingegneri di machine learning e architetti di sistemi che desiderano ottimizzare i modelli AI per la deploy su dispositivi edge.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le sfide e i requisiti della deploy dei modelli AI sui dispositivi edge.
• Applicare tecniche di compressione del modello per ridurre dimensione e complessità dei modelli AI.
• Utilizzare metodi di quantizzazione per migliorare l'efficienza del modello sui dispositivi edge.
• Implementare tecniche di pruning ed altre ottimizzazioni per migliorare le prestazioni del modello.
• Deployare modelli AI ottimizzati su diversi dispositivi edge.

Questo corso guidato dal formatore (online o presenziale) a Italia è rivolto a sviluppatori di livello intermedio, scienziati dei dati e appassionati della tecnologia che desiderano acquisire competenze pratiche nella distribuzione di modelli AI su dispositivi edge per varie applicazioni.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi dell'Edge AI e i suoi benefici.
• Configurare l'ambiente di calcolo edge.
• Sviluppare, addestrare ed ottimizzare modelli AI per la distribuzione edge.
• Implementare soluzioni AI pratiche sui dispositivi edge.
• Valutare e migliorare le prestazioni dei modelli distribuiti edge.
• Affrontare le considerazioni etiche e di sicurezza nelle applicazioni Edge AI.

Kubeflow è una piattaforma open source progettata per semplificare la creazione, il training e il deployment di carichi di lavoro di machine learning su Kubernetes.

Questo corso di formazione guidato dall'instruttore (online o in sede) è rivolto a professionisti di livello principiante-intermedio che desiderano costruire workflow ML affidabili utilizzando Kubeflow.

Al termine di questo corso, i partecipanti acquisiranno le competenze per:

• Navigare nell'ecosistema Kubeflow e nelle componenti principali.
• Costruire workflow riproducibili con Kubeflow Pipelines.
• Eseguire job di training scalabili su Kubernetes.
• Distribuire modelli di machine learning in modo efficiente utilizzando Kubeflow Serving.

Formato del Corso

• Presentazioni guidate e discussioni collaborative.
• Laboratori pratici con componenti Kubeflow reali.
• Esercizi pratici per costruire workflow ML end-to-end.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Versioni personalizzate di questo corso possono essere organizzate per allinearsi con la stack tecnologica e i requisiti progettuali del vostro team.

Questo addestramento interattivo guidato dall'insegnante in Italia (online o sul posto) si rivolge ai sviluppatori di livello intermedio, ai data scientist e agli esperti di IA che desiderano sfruttare TensorFlow Lite per applicazioni Edge AI.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi di TensorFlow Lite e il suo ruolo nell'Edge AI.
• Sviluppare ed ottimizzare modelli AI utilizzando TensorFlow Lite.
• Distribuire modelli TensorFlow Lite su diversi dispositivi Edge.
• Utilizzare strumenti e tecniche per la conversione e l'ottimizzazione dei modelli.
• Implementare applicazioni pratiche di Edge AI utilizzando TensorFlow Lite.

Questo addestramento live guidato da un istruttore a Italia (online o in sede) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano padroneggiare le tecnologie alle basi dei sistemi autonomi.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Progettare e implementare modelli AI per la decisione autonoma.
• Sviluppare algoritmi di controllo per navigazione autonoma e evitamento ostacoli.
• Garantire sicurezza e affidabilità nei sistemi autonomi alimentati da AI.
• Integrare sistemi autonomi con i framework esistenti di robotica e AI.

Questa formazione guidata dall'instruttore (online o in presenza) è rivolta a professionisti di livello avanzato che desiderano approfondire la propria comprensione della visione artificiale ed esplorare le capacità di TensorFlow per sviluppare modelli di visione sofisticati utilizzando Google Colab.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Costruire e addestrare reti neurali convoluzionali (CNN) utilizzando TensorFlow.
• Sfruttare Google Colab per lo sviluppo di modelli cloud-based scalabili ed efficienti.
• Implementare tecniche di pre-elaborazione delle immagini per compiti di visione artificiale.
• Distribuire modelli di visione artificiale per applicazioni reali.
• Utilizzare il transfer learning per migliorare le prestazioni dei modelli CNN.
• Visualizzare e interpretare i risultati dei modelli di classificazione delle immagini.

Questo addestramento guidato da un istruttore (online o in sede) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano ampliare le proprie conoscenze sui modelli di machine learning, migliorare le competenze nell'ottimizzazione degli iperparametri e imparare come distribuire i modelli efficacemente utilizzando Google Colab.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Implementare modelli avanzati di machine learning utilizzando framework popolari come Scikit-learn e TensorFlow.
• Ottimizzare le prestazioni del modello attraverso l'ottimizzazione degli iperparametri.
• Distribuire modelli di machine learning in applicazioni reali utilizzando Google Colab.
• Collaborare e gestire progetti di machine learning su larga scala in Google Colab.

Questo training live guidato da un istruttore in Italia (online o presenza diretta) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano applicare tecniche AI per ottimizzare la gestione del rendimento nella produzione di semiconduttori.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Analizzare i dati della produzione per identificare i fattori che influenzano le quote di rendimento.
• Implementare algoritmi AI per migliorare i processi di gestione del rendimento.
• Ottimizzare i parametri della produzione per ridurre gli errori e migliorare il rendimento.
• Integrare la gestione del rendimento guidata da AI nei flussi di lavoro esistenti di produzione.

Questo corso live guidato da un istruttore in Italia (online o presenza) è rivolto a professionisti intermedi di business e IA che desiderano applicare l'apprendimento automatico nei settori aziendali, nella previsione e nei sistemi guidati dall'IA utilizzando studi di caso reali ed strumenti basati su Python.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere come l'apprendimento automatico si inserisce all'interno dell'IA e della strategia aziendale.
• Applicare tecniche di apprendimento supervisionato e non supervisionato a problemi aziendali strutturati.
• Preprocessare e trasformare i dati per la modellazione.
• Utilizzare reti neurali per task di classificazione e previsione.
• Eseguire le previsioni delle vendite utilizzando metodi statistici e basati sull'apprendimento automatico.
• Implementare clustering e miniera di regole di associazione per la segmentazione dei clienti e la scoperta di pattern.

Questo corso live, guidato da un istruttore, presso Italia (online o in presenza) è rivolto a professionisti avanzati che desiderano applicare tecniche AI all'avanguardia per l'automazione del progettamento dei semiconduttori, migliorando l'efficienza, l'esattezza e l'innovazione nel design e nella verifica dei chip.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Applicare tecniche avanzate AI per ottimizzare i processi di progettazione dei semiconduttori.
• Integrare modelli di apprendimento automatico negli strumenti EDA per una verifica del design migliorata.
• Sviluppare soluzioni guidate da AI per sfide complesse nel processo di fabbricazione dei chip.
• Utilizzare reti neurali per migliorare l'esattezza e la velocità dell'automazione del design.

Questo corso guidato dal formatore in Italia (online o sul posto) è rivolto a scienziati dei dati e sviluppatori di livello intermedio che desiderano comprendere e applicare tecniche di deep learning utilizzando l'ambiente Google Colab.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare e navigare in Google Colab per progetti di deep learning.
• Comprendere le basi delle reti neurali.
• Implementare modelli di deep learning utilizzando TensorFlow.
• Addestrare e valutare modelli di deep learning.
• Utilizzare funzionalità avanzate di TensorFlow per deep learning.

Questo corso live e guidato da un istruttore in Italia (online o presenza) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano comprendere ed applicare tecniche AI per l'ottimizzazione dei processi di fabbricazione dei semi-conduttori.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le metodologie AI per l'ottimizzazione dei processi nella fabbricazione delle chip.
• Implementare modelli AI per migliorare la produttività e ridurre i difetti.
• Analizzare i dati del processo per identificare i parametri chiave per l'ottimizzazione.
• Applicare tecniche di machine learning per affinare i processi di fabbricazione dei semi-conduttori.

Questo corso di formazione guidato dall'insegnante (online o in locale) è rivolto a partecipanti con un livello intermedio che desiderano automatizzare e gestire flussi di lavoro di machine learning, compresi l'addestramento del modello, la validazione e il deployment utilizzando Apache Airflow.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare Apache Airflow per l'orchestrazione dei flussi di lavoro di machine learning.
• Automatizzare le attività di preprocessing dei dati, addestramento del modello e validazione.
• Integrare Airflow con framework e strumenti di machine learning.
• Deployare modelli di machine learning utilizzando pipeline automatizzate.
• Monitorare e ottimizzare i flussi di lavoro di machine learning in produzione.

Questo training guidato dal formatore (online o in loco) è rivolto a data scientists e sviluppatori intermedi che desiderano applicare algoritmi di machine learning in modo efficiente utilizzando l'ambiente Google Colab.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare e navigare Google Colab per progetti di machine learning.
• Comprendere e applicare vari algoritmi di machine learning.
• Utilizzare librerie come Scikit-learn per analizzare e prevedere dati.
• Implementare modelli di apprendimento supervisionato e non supervisionato.
• Ottimizzare ed evaluare efficacemente i modelli di machine learning.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano esplorare tecniche XAI all'avanguardia per modelli di deep learning, con particolare attenzione alla creazione di sistemi di intelligenza artificiale interpretabili.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendi le sfide della spiegabilità nel deep learning.
• Implementare tecniche XAI avanzate per le reti neurali.
• Interpreta le decisioni prese dai modelli di deep learning.
• Valuta i compromessi tra prestazioni e trasparenza.

Questo corso di formazione guidato dal docente (online o in sede) è rivolto a data scientists e sviluppatori che desiderano utilizzare i modelli di machine learning ML.NET per derivare automaticamente proiezioni da analisi dei dati eseguite per applicazioni aziendali.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare ML.NET e integrarlo nell'ambiente di sviluppo delle applicazioni.
• Comprendere i principi di machine learning dietro gli strumenti e gli algoritmi ML.NET.
• Costruire e addestrare modelli di machine learning per eseguire previsioni con i dati forniti in modo intelligente.
• Valutare le prestazioni di un modello di machine learning utilizzando le metriche ML.NET.
• Ottimizzare l'accuratezza dei modelli esistenti di machine learning basati sul framework ML.NET.
• Applicare i concetti di machine learning di ML.NET ad altre applicazioni di data science.

Questo corso di formazione guidato dal docente, in Italia (online o in sede), è rivolto a professionisti dei dati di livello intermedio che desiderano applicare tecniche di machine learning per risolvere problemi aziendali basati sui dati, inclusa la previsione delle vendite e il modellamento predittivo utilizzando reti neurali.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti fondamentali e i tipi di machine learning.
• Applicare gli algoritmi chiave per la classificazione, la regressione, il clustering e l'analisi associativa.
• Eseguire l'analisi esplorativa dei dati e la preparazione dei dati utilizzando Python.
• Utilizzare reti neurali per compiti di modellazione non lineare.
• Implementare analitiche predittive per la previsione aziendale, inclusi i dati sulle vendite.
• Valutare e ottimizzare le prestazioni del modello utilizzando tecniche visive e statistiche.

Questo training live, guidato da un istruttore in Italia (online o sul posto), è rivolto a professionisti della cybersecurity di livello intermedio e avanzato che desiderano migliorare le loro competenze nella rilevazione delle minacce e nella risposta agli incidenti guidate dall'IA.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Implementare algoritmi avanzati di IA per la rilevazione delle minacce in tempo reale.
• Personalizzare modelli di IA per sfide specifiche di cybersecurity.
• Sviluppare flussi di lavoro automatizzati per la risposta alle minacce.
• Proteggere strumenti di sicurezza guidati dall'IA contro attacchi avversari.

Questo corso di formazione interattivo, guidato da un istruttore (in linea o in sede), è rivolto a professionisti del cybersecurity livello principiante che desiderano imparare come sfruttare l'IA per migliorare le capacità di rilevamento e risposta alle minacce.

Al termine della formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le applicazioni dell'IA nel cybersecurity.
• Implementare algoritmi di IA per il rilevamento delle minacce.
• Automatizzare la risposta agli incidenti con strumenti di IA.
• Integrare l'IA nell'infrastruttura di cybersecurity esistente.

Questa formazione in diretta, condotta da un istruttore in Italia (online o in presenza), è rivolta ai biologi che desiderano comprendere il funzionamento di AlphaFold e utilizzare i modelli generati da AlphaFold come guida nei loro studi sperimentali.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi fondamentali di AlphaFold.
• Imparare come funziona AlphaFold.
• Imparare a interpretare le previsioni e i risultati di AlphaFold.

Questo training guidato dal docente (online o in presenza) è rivolto a partecipanti con competenze tecniche e un background in machine learning che desiderano ottimizzare i modelli per rilevare pattern complessi nei grandi dati utilizzando framework AutoML.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ad analisti di dati di livello intermedio che desiderano imparare a utilizzare RapidMiner per stimare e proiettare i valori e utilizzare strumenti analitici per la previsione delle serie temporali.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Impara ad applicare la metodologia CRISP-DM, a selezionare gli algoritmi di machine learning appropriati e a migliorare la costruzione e le prestazioni del modello.
• Utilizzare RapidMiner per stimare e proiettare i valori e utilizzare strumenti analitici per la previsione delle serie temporali.

L'obiettivo di questo corso è quello di fornire una competenza di base nell'applicare Machine Learning metodi in pratica. Attraverso l'uso del linguaggio di programmazione Python e le sue varie biblioteche, e sulla base di un sacco di esempi pratici, questo corso insegna come utilizzare i blocchi di costruzione più importanti di Machine Learning, come prendere decisioni di modelli di dati, interpretare le uscite degli algoritmi e valutare i risultati.

Il nostro obiettivo è quello di fornirvi le competenze per comprendere e utilizzare con fiducia gli strumenti più fondamentali della scatola di strumenti Machine Learning e evitare le cadute comuni delle applicazioni Data Science.

l'obiettivo di questo corso è quello di fornire una competenza generale nell'applicazione dei metodi di Machine Learning nella pratica. Attraverso l'uso del linguaggio di programmazione Python e delle sue varie biblioteche, e sulla base di una moltitudine di esempi pratici, questo corso insegna come utilizzare i più importanti elementi costitutivi del machine learning, come prendere decisioni di modellazione dei dati, interpretare il output degli algoritmi e convalidare i risultati.

il nostro obiettivo è quello di darvi le competenze per capire e utilizzare gli strumenti più fondamentali dalla Toolbox di Machine Learning con fiducia ed evitare le insidie comuni delle applicazioni di Data Science.

Questo è un corso di 4 giorni che introduce l'intelligenza artificiale e la sua applicazione utilizzando il linguaggio di programmazione Python. C'è la possibilità di avere un giorno in più per intraprendere un progetto di intelligenza artificiale al termine di questo corso. 

Il Deep Reinforcement Learning (DRL) combina i principi del reinforcement learning con le architetture del deep learning per consentire agli agenti di prendere decisioni attraverso l'interazione con i loro ambienti. Sostiene molte delle attuali innovazioni dell'IA, come veicoli autonomi, controllo robotico, trading algoritmico e sistemi di raccomandazione adattivi. Il DRL consente a un agente artificiale di apprendere strategie, ottimizzare politiche e prendere decisioni autonome basate su tentativi ed errori utilizzando l'apprendimento basato sulle ricompense.

Questa formazione guidata dal docente (online o in sede) è rivolta a sviluppatori e data scientists di livello intermedio che desiderano imparare e applicare tecniche di Deep Reinforcement Learning per creare agenti intelligenti capaci di prendere decisioni autonome in ambienti complessi.

Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le fondamenta teoriche e i principi matematici del Reinforcement Learning.
• Implementare algoritmi chiave di RL, inclusi Q-Learning, Policy Gradients e metodi Actor-Critic.
• Costruire e addestrare agenti di Deep Reinforcement Learning utilizzando TensorFlow o PyTorch.
• Applicare DRL a applicazioni reali come giochi, robotica e ottimizzazione decisionale.
• Risolvere problemi, visualizzare e ottimizzare le prestazioni di addestramento utilizzando strumenti moderni.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione guidata.
• Esercizi pratici e implementazioni pratiche.
• Dimostrazioni di codifica live e applicazioni basate su progetti.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una versione personalizzata di questo corso (ad esempio, utilizzando PyTorch invece di TensorFlow), contattateci per organizzare.

Questo corso è stato creato per manager, architetti di soluzioni, responsabili dell'innovazione, CTO, architetti software e chiunque sia interessato a una panoramica dell'intelligenza artificiale applicata e alle previsioni più vicine per il suo sviluppo.

Questo corso di formazione guidato dal docente (online o in sede) è rivolto a data scientists e software engineers che desiderano utilizzare AdaBoost per creare algoritmi di boosting per il machine learning con Python.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a creare modelli di machine learning con AdaBoost.
• Comprendere l'approccio di apprendimento ensemble e come implementare il boosting adattivo.
• Imparare a costruire modelli AdaBoost per migliorare gli algoritmi di machine learning in Python.
• Utilizzare l'ottimizzazione degli iperparametri per aumentare l'accuratezza e le prestazioni dei modelli AdaBoost.

Questo corso copre l'AI (emphasizing Machine Learning e Deep Learning) in Automotive Industria. Aiuta a determinare quale tecnologia può essere (potenzialmente) utilizzata in molte situazioni in un'auto: dalla semplice automazione, dalla riconoscimento dell'immagine alla decisione autonoma.

Questo programma di 8 giorni fornisce un percorso completo dalla solida fondazione dell'ingegneria Python alla progettazione avanzata di sistemi AI. I partecipanti sviluppano pratiche di codifica disciplinate, padroneggiano metodi statistici e di deep learning e costruiscono sistemi AI generativi e basati su agenti pronti per la produzione. L'accento è sulla affidabilità, valutazione, sicurezza e distribuzione nel mondo reale, piuttosto che sull'esperimentazione pura.

La Rete Neurale Artificiale è un modello di dati computazionale utilizzato nello sviluppo di sistemi in grado di eseguire compiti "intelligenti". Neural Networks sono comunemente utilizzati nelle applicazioni Machine Learning (ML), che sono a loro volta un'implementazione dell'IA. Deep Learning è un sottoinsieme di ML.

Eleva le tue competenze nella scienza dei dati con questo corso completo di formazione sull'apprendimento automatico, che copre gli algoritmi fondamentali tra cui Bayes Naive, Alberi Decisionali, Reti Neurali, Macchine a Vettori di Supporto e tecniche di Clustering. Acquista esperienza pratica sulle basi teoriche e sull'applicazione reale attraverso esempi del mondo effettivo. Ideale per analisti di dati, ingegneri del software, appassionati di intelligenza artificiale e professionisti aziendali che desiderano applicare soluzioni di apprendimento automatico. Padroneggia le metriche di prestazioni per la classificazione, la convalida incrociata, il trade-off bias-varianza e i fondamenti del deep learning per costruire modelli predittivi robusti.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a ricercatori e sviluppatori che desiderano utilizzare Chainer per costruire e addestrare reti neurali in Python rendendo il codice facile da debuggare.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configura l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a sviluppare modelli di reti neurali.
• Definisci e implementa modelli di reti neurali utilizzando un codice sorgente comprensibile.
• Esegui esempi e modifica gli algoritmi esistenti per ottimizzare i modelli di addestramento del deep learning sfruttando GPU per ottenere prestazioni elevate.

Questa formazione interattiva guidata dal formatore (online o in sede) fornisce una introduzione al campo della riconoscimento dei modelli e dell'apprendimento automatico. Si sofferma su applicazioni pratiche in statistica, informatica, elaborazione del segnale, visione artificiale, data mining e bioinformatica.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Applicare metodi statistici fondamentali al riconoscimento dei modelli.
• Utilizzare modelli chiave come reti neurali e metodi kernel per l'analisi dei dati.
• Mettere in pratica tecniche avanzate per la risoluzione di problemi complessi.
• Migliorare l'accuratezza delle previsioni combinando diversi modelli.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist e analisti di dati che desiderano automatizzare, valutare e gestire modelli predittivi utilizzando le funzionalità di apprendimento automatico di DataRobot.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Carica i set di dati in DataRobot per analizzare, valutare e controllare la qualità dei dati.
• Crea e addestra modelli per identificare variabili importanti e raggiungere gli obiettivi di previsione.
• Interpreta i modelli per creare informazioni preziose utili per prendere decisioni aziendali.
• Monitora e gestisci i modelli per mantenere prestazioni di previsione ottimizzate.

Questa formazione guidata dal docente (online o in sede) è rivolta a ingegneri che desiderano applicare tecniche di ingegneria delle caratteristiche per migliorare il processamento dei dati e ottenere modelli di apprendimento automatico più precisi.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare un ambiente di sviluppo ottimale, incluso tutti i pacchetti Python necessari.
• Ottenere importanti intuizioni analizzando le caratteristiche di un set di dati.
• Ottimizzare i modelli di apprendimento automatico attraverso l'adattamento dei dati grezzi stessi.
• Pulire e trasformare set di dati in preparazione per l'apprendimento automatico.

Questa formazione in diretta, tenuta da un istruttore e disponibile in Italia (online o in sede), è destinata ai data scientist che desiderano accelerare le applicazioni di machine learning in tempo reale e distribuirle su larga scala.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare il toolkit OpenVINO.
• Accelerare un'applicazione di visione artificiale utilizzando un FPGA.
• Eseguire diversi livelli di reti CNN sull'FPGA.
• Scalare l'applicazione su più nodi all'interno di un cluster Kubernetes.

Il machine learning è un ramo dell'intelligenza artificiale in cui i computer hanno la capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmati.

Il deep learning è una sottodisciplina del machine learning che utilizza metodi basati sullo studio delle rappresentazioni e strutture dei dati, come le reti neurali.

Python è un linguaggio di programmazione ad alto livello noto per la sua sintassi chiara e la leggibilità del codice.

In questo corso guidato dal formatore, i partecipanti impareranno come implementare modelli di deep learning nel settore delle telecomunicazioni utilizzando Python, seguendo la creazione di un modello di rischio di credito basato su deep learning.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti fondamentali del deep learning.
• Imparare le applicazioni e gli usi del deep learning nel settore delle telecomunicazioni.
• Utilizzare Python, Keras e TensorFlow per creare modelli di deep learning nelle telecomunicazioni.
• Creare un proprio modello di previsione della chiusura dei clienti utilizzando Python.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Numerosi esercizi e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist, analisti di dati e sviluppatori che desiderano esplorare AutoML prodotti e funzionalità per creare e distribuire modelli di formazione ML personalizzati con il minimo sforzo.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Esplora la linea di prodotti AutoML per implementare diversi servizi per vari tipi di dati.
• Prepara ed etichetta i set di dati per creare modelli ML personalizzati.
• Addestra e gestisci i modelli per produrre modelli di machine learning accurati ed equi.
• Effettua previsioni utilizzando modelli addestrati per soddisfare gli obiettivi e le esigenze aziendali.

Questa formazione in presenza, tenuta da un istruttore in Italia (online o in sede), è rivolta a sviluppatori o data scientist che desiderano utilizzare Horovod per eseguire training di deep learning distribuito e scalare l'esecuzione su più GPU in parallelo.

Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l'ambiente di sviluppo necessario per avviare l'esecuzione di training di deep learning.
• Installare e configurare Horovod per addestrare modelli con TensorFlow, Keras, PyTorch e Apache MXNet.
• Scalare il training di deep learning con Horovod per eseguirlo su più GPU.

Questo corso pratico e guidato da un istruttore è concepito come naturale prosecuzione del corso Python for Data Analysis.

Introduce i partecipanti ai concetti fondamentali del Machine Learning e mostra come questi possano essere applicati direttamente a compiti di analisi dei dati, come la previsione, la classificazione e la segmentazione.

L'obiettivo è comprendere il funzionamento pratico del Machine Learning, utilizzando strumenti familiari quali Python, Pandas e Jupyter Notebook, senza richiedere un background matematico avanzato.

Questo corso è per persone che hanno già una competenza nel campo della scienza dei dati e delle statistiche. Le spiegazioni fornite sono progettate per fungere da promemoria per chi è già familiare con i concetti o per informare chi ha un background adeguato.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a sviluppatori e data scientist che desiderano creare, distribuire e gestire flussi di lavoro di apprendimento automatico su Kubernetes.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installa e configura Kubeflow on-premise e nel cloud.
• Crea, distribuisci e gestisci flussi di lavoro ML basati su Docker container e Kubernetes.
• Esegui intere pipeline di machine learning su architetture e ambienti cloud diversi.
• Utilizzo di Kubeflow per generare e gestire i notebook Jupyter.
• Crea formazione ML, ottimizzazione degli iperparametri e gestione dei carichi di lavoro su più piattaforme.

Questo corso di formazione è rivolto a persone che desiderano applicare tecniche di Machine Learning di base in applicazioni pratiche.

Audience

Data scientists e statistici che hanno una certa familiarità con il machine learning e sanno come programmare in R. L'accento di questo corso è sugli aspetti pratici della preparazione dei dati/modelli, esecuzione, analisi post-hoc e visualizzazione. Lo scopo è fornire un'introduzione pratica al machine learning per i partecipanti interessati a applicare questi metodi nel lavoro.

Vengono utilizzati esempi specifici del settore per rendere la formazione rilevante per il pubblico.

Questo corso di formazione guidato dal formatore (online o in sede) è rivolto a sviluppatori che desiderano utilizzare Google's ML Kit per creare modelli di machine learning ottimizzati per l'elaborazione su dispositivi mobili.

Alla fine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a sviluppare funzionalità di machine learning per le app mobili.
• Integrare nuove tecnologie di machine learning nelle app Android e iOS utilizzando le API di ML Kit. 
• Potenziare ed ottimizzare le app esistenti utilizzando il SDK di ML Kit per l'elaborazione in dispositivo e la distribuzione.

Questo corso introduce i metodi di apprendimento automatico nelle applicazioni robotiche.

È una panoramica generale dei metodi esistenti, delle motivazioni e degli ideali principali nel contesto della riconoscimento pattern.

Dopo un breve background teorico, i partecipanti eseguiranno semplici esercizi utilizzando software open source (di solito R) o qualsiasi altro software popolare.

Questo corso guidato dal formatore in Italia (online o presenza) è rivolto a analisti dei dati di livello intermedio, sviluppatori o aspiranti scienziati dei dati che desiderano applicare tecniche di apprendimento automatico in Python per estrarre indicazioni, fare previsioni ed automatizzare decisioni basate sui dati.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere e differenziare i principali paradigmi dell'apprendimento automatico.
• Esplorare tecniche di preprocessing dei dati e metriche di valutazione dei modelli.
• Applicare algoritmi di apprendimento automatico per risolvere problemi reali con i dati.
• Utilizzare le librerie Python e i notebook Jupyter per lo sviluppo pratico.
• Costruire modelli per la previsione, la classificazione, le raccomandazioni e il clustering.

Questo corso guidato dal docente (online o in sede) è rivolto a data scientists e software engineers che desiderano utilizzare Random Forest per creare algoritmi di machine learning su grandi set di dati.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a costruire modelli di machine learning con Random Forest.
• Comprendere i vantaggi di Random Forest e come implementarlo per risolvere problemi di classificazione e regressione.
• Imparare a gestire grandi set di dati e interpretare più alberi decisionali in Random Forest.
• Valutare e ottimizzare le prestazioni del modello di machine learning attraverso l'adjustment dei hyperparametri.

Questo corso inizia fornendo una conoscenza concettuale delle reti neurali e, più in generale, degli algoritmi di apprendimento automatico, dell'apprendimento profondo (algoritmi e applicazioni).

La Parte 1 (40%) di questo training si concentra sui fondamenti, ma aiuterà a scegliere la tecnologia giusta: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, ecc.

La Parte 2 (20%) di questo training introduce Theano - una libreria Python che facilita la scrittura di modelli di apprendimento profondo.

La Parte 3 (40%) del training si baserà ampiamente sull'API di Google's open source software library per l'apprendimento profondo, TensorFlow. Gli esempi e le sessioni pratiche saranno tutti realizzati in TensorFlow.

Pubblico Obiettivo

Questo corso è destinato a ingegneri che desiderano utilizzare TensorFlow per i loro progetti di apprendimento profondo.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• avere una buona comprensione delle reti neurali profonde (DNN), CNN e RNN
• comprendere la struttura e i meccanismi di distribuzione di TensorFlow
• essere in grado di eseguire compiti relativi all'installazione, all'ambiente di produzione, alla configurazione dell'architettura
• essere in grado di valutare la qualità del codice, eseguire il debug e il monitoraggio
• essere in grado di implementare produzioni avanzate come l'addestramento dei modelli, la costruzione di grafi e il logging