AI & Machine Learning - From Zero to Hero

Il nostro corso di Intelligenza Artificiale e Machine Learning con Python è stato progettato per fornire agli studenti una formazione completa e approfondita in uno dei settori più dinamici e influenti della tecnologia moderna. Questo corso offre una combinazione equilibrata di teoria avanzata e pratica applicata, permettendo agli studenti di acquisire competenze concrete e conoscenze approfondite nell’ambito dell’intelligenza artificiale e del machine learning.

Il corso inizia con una panoramica dettagliata del linguaggio di programmazione Python, essenziale per lo sviluppo di applicazioni di machine learning e AI. Gli studenti saranno introdotti alle librerie fondamentali come NumPy, Pandas, Matplotlib e Scikit-Learn, che costituiscono la base per la manipolazione dei dati e la costruzione di modelli. Successivamente, il corso esplora i principi di base del machine learning, coprendo algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato. Gli studenti apprenderanno le tecniche di regressione lineare e logistica, alberi decisionali, support vector machines (SVM), k-nearest neighbors (KNN) e metodi di clustering come K-means e DBSCAN. Un modulo dedicato sarà focalizzato sulle reti neurali e il deep learning. Gli studenti impareranno a progettare, addestrare e ottimizzare reti neurali artificiali, comprese reti convoluzionali (CNN) per l’elaborazione delle immagini e reti ricorrenti (RNN) per l’analisi delle serie temporali. Verranno utilizzate librerie avanzate come TensorFlow e Keras per implementare questi modelli. Il corso include anche una sezione sull’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), dove gli studenti esploreranno tecniche per l’analisi del testo, come tokenizzazione, stemming, lemmatizzazione e l’uso di modelli di linguaggio avanzati per il riconoscimento e la generazione del linguaggio.

Progetti Pratici e Applicazioni Reali:
Per garantire una comprensione pratica delle teorie apprese, il corso prevede numerosi progetti pratici che riflettono scenari del mondo reale. Gli studenti potranno lavorare su progetti come la previsione dei prezzi immobiliari, il riconoscimento delle immagini e l’analisi del sentiment sui social media, applicando le tecniche di machine learning e AI apprese.