Tecniche di programmazione – Machine Learning

Il Machine Learning (ML) è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale (AI) che si occupa di creare sistemi che apprendono o migliorano le performance in base ai dati che utilizzano.

All’interno del percorso gli allievi apprenderanno le nozioni base della teoria dell’apprendimento, le logiche di addestramento macchina e ad utilizzare il linguaggio Python per sviluppare diverse tipologie di algoritmi di apprendimento.

Le lezioni avranno carattere prevalentemente pratico.

Pre-requisito di accesso: conoscenze di base relative all’uso di computer e dispositivi collegati, alla creazione e gestione di file, e alla navigazione in rete e nozioni fondamentali di programmazione Python.

“Corso da presentare nel Catalogo dell’Offerta formativa”

Quota di iscrizione:

  • Dipendenti di aziende localizzate in Piemonte e/o lavoratori occupati domiciliati in Piemonte (buono formazione 70%): euro 229,50
  • Lavoratori occupati domiciliati in Piemonte con Isee inferiore o pari a € 10.000,00 (buono formazione 100%): euro 0,00
  • Allievi e Allieve non aventi diritto al buono formazione: euro 765,00

Contenuti

Ambiente di sviluppo

  • Python
  • IDE e Editor di Testo: Visual Studio Code e Jupyter Notebook
  • Sintassi di Base di Python
  • Strutture Dati in Python
  • Gestione delle Eccezioni
  • Programmazione Orientata agli Oggetti (OOP)
  • Gestione Pacchetti con PiPy
  • GitHub
  • Ambienti Virtuali con Conda
  • Librerie Scientifiche: Utilizzo di NumPy e Pandas per l’analisi dei dati
  • Visualizzazioni dei Dati: Matplotlib e Seaborn
  • Installazione di TensorFlow, PyTorch e CUDA

Fasi della progettazione

  • Generazione Dati Sintetici
  • Pre-processamento Dati
  • Exploratory Data Analysis (EDA)
  • Modelli di Machine Learning: introduzione ai modelli supervisionati, non supervisionati e di rinforzo
  • K-Fold Cross Validation per valutare le prestazioni del modello
  • Tecniche di Resampling
  • Pipeline di Scikit-learn per preprocessing e modellazione
  • Grid Search e Random Search per l’ottimizzazione degli iperparametri
  • Generazione di Grafici con Matplotlib e Seaborn
  • Divisione del Dataset in training set e test set
  • Valutazione dell’Accuratezza
  • Pickerizzazione del Modello
  • Deep Learning e reti neurali
  • Reti Generative Avversarie
  • Debugging con ChatGPT
  • Deploy con Google Colab
  • Computazione su GPU con CUDA

Verifica finale

Durata del corso

60 ore

Inizio corso

a completamento classe

Orario

18:30 – 21:30

Sede

Forte Chance Ortensia – via Ponchielli, 56 – 10154 Torino

Posti disponibili

14

Destinatari

Dipendenti di aziende localizzate in Piemonte e/o lavoratori occupati domiciliati in Piemonte (buono formazione 70%). Lavoratori occupati domiciliati in Piemonte con Isee inferiore o pari a ? 10.000, 00 (buono formazione 100%). Allievi e Allieve non aventi diritto al buono formazione.

Attestato rilasciato

validazione delle competenze

Fascia oraria

Modalità di erogazione

Caratteristiche destinatari

Costo

€0, 00-€ 229, 50

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