Corso di Intelligenza artificiale per imprese

sold-out — posti esauriti

Corso gratuito formato da tre incontri a cadenza settimanale della durata di otto ore ciascuno, dedicato alle imprese sul tema dell’intelligenza artificiale  organizzato da DIH Vicenza in collaborazione con la Facoltà di Informatica dell’Università CA Foscari di Venezia

Il corso è pensato per partecipanti che hanno già una sufficiente conoscenza del linguaggio di programmazione Python e che vogliono conoscere i concetti base del Machine Learning. Il corso ha una forte componente pratica, si avrà modo di mettere subito in atto le conoscenze acquisite tramite esercizi e attività di analisi guidate, con l’obiettivo di essere da subito capaci di applicare alcuni degli strumenti di Machine Learning a problemi reali.

Durante il corso verrà approfondito l’uso della libreria SciKit-Learn per l’addestramento e la valutazione di modelli di Machine Learning. In particolare, verranno discussi gli algoritmi fondamentali per problemi di regressione e di classificazione con esercitazioni su dataset reali. Per ogni metodo saranno discussi vantaggi e svantaggi e le best practices per il loro utilizzo.

Il corso si conclude con una breve introduzione alle applicazioni delle tecniche di Deep Learning.

Programma dettagliato

15-09-21 – Lezione I: Pandas, Numpy e Visualizzazione

09:00 Breve panoramica sul linguaggio di programmazione Python e Ambienti di programmazione Python Notebooks (Jupyter, Colab)
09:30 Esercitazione: Python
10:00 Introduzione a Numpy: manipolazione di dati in forma matriciale
11:00 Esercitazione: Numpy
12:00 Pausa Pranzo
13:00 Introduzione a Pandas: Gestione di dati in formato csv, excel
14:00 Esercitazione: Pandas
15:00 Funzionalità base di plotting con Pandas e Matplotlib
16:00 Esercitazione: plotting
16:30 Fine

22-09-21 – Lezione II: Supervised Machine Learning

09:00 Introduzione a Supervised Machine Learning, Classificazione, Valutazione, Train vs. Test, Classificazione Binaria, Logistic Regression
10:00 Esercitazione: Logistic Regression
10:30 Alberi di Decisione, Classificazione multi-classe, Confusion Matrix
11:00 Esercitazione: Alberi di Decisione
12:00 Pausa Pranzo
13:00 Regressione, Valutazione, Regressione Lineare
14:00 Esercitazione: Regressione Lineare
14:30 Alberi di Regressione, Hyper-parameter tuning, cross-validation
15:30 Esercitazione: Alberi di Regressione e Classificazione
16:30 Fine

29-09-21 – Lezione III: Unsupervised Machine Learning & Preliminaries of Deep Learning

09:00 Introduzione al Machine Learning: supervised vs. unsupervised.

ll primo algoritmo di clustering: k-means. Valutazione del clustering.

11:00 Esercitazione: K-means
12:00 Pausa Pranzo
13:00 Introduzione alle Reti Neurali, Multi-layer Perceptron
13:30 Esercitazione: Classificazione con MLP
14:00 Introduzione alle Reti Convoluzionali
15:00 Casi di studio e di applicazione delle tecniche di Deep Learning
16:30 Fine

Per iscriversi compilare il sondaggio tramite questo link.

I partecipanti devono essere muniti di laptop per poter partecipare ai momenti di laboratorio previsti durante lo svolgimento del corso.

  • 00

    giorni

  • 00

    ore

  • 00

    minuti

  • 00

    secondi

Data

29 Set 2021

Ora

9:00 - 18:00
Categoria
DIH - Digital Innovation Hub Vicenza

Organizzatore

DIH - Digital Innovation Hub Vicenza

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *