Corso di applicazioni pratiche di apprendimento automatico, apprendimento profondo e scienze dei dati

In un'epoca in cui l'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo e la scienza dei dati sono pilastri dell'innovazione, il nostro corso fornisce immersione strategica in queste discipline. Attraverso l'esplorazione di algoritmi in Python e l'uso di strumenti specializzati, lo studente sarà addestrato nell'implementazione efficace di soluzioni di apprendimento automatico e profondo, sia supervisionato che non supervisionate. Saranno incoraggiati l'analisi critica e la modellazione dei dati, consentendo la creazione di report insicuiti e tabelle di comando interattive tramite PowerBI. La formazione culmina con lo sviluppo di applicazioni reali, la teoria e la pratica di amalgamazione per affrontare sfide complesse. Questo corso aumenta le competenze essenziali attraverso esercizi pratici, stabilendo le basi per risolvere i problemi del settore con la visione e le abilità.

L'obiettivo perseguito è l'implementazione della conoscenza teorica dell'apprendimento automatico, dell'apprendimento profondo e della scienza dei dati, attraverso la realizzazione e la risoluzione dei casi pratici. 1. Sviluppo della capacità di implementare gli algoritmi di apprendimento automatico e di apprendimento profondo. - Attuazione di algoritmi di apprendimento supervisionati. - Implementazione di algoritmi di apprendimento non supervisionati. - Implementazione di algoritmi di apprendimento supervisionati e non supervisionati utilizzando strumenti e biblioteche dell'apprendimento automatico e dell'apprendimento profondo 2. Sviluppo di capacità nella scienza dei dati come: analizzare e modellare i dati. - Preparare i rapporti. - Sviluppa immagini di comandi interattive. 3. Sviluppo di capacità di strategia per risolvere un problema di apprendimento automatico, l'apprendimento profondo o la scienza dei dati. - eseguendo esercizi pratici, lo studente implementerà attraverso il linguaggio di programmazione le funzioni necessarie per la costruzione di algoritmi di apprendimento automatico e di apprendimento profondo. Oltre ad affrontare una serie di dati, in cui li analizzeranno, generando rapporti, studiando le relazioni tra loro, oltre a visualizzarli in modo chiaro e intuitivo. - Infine, lo studente affronterà una vera applicazione, in cui usa le sue conoscenze teoriche e pratiche per risolvere usando la strategia più appropriata di un problema di apprendimento automatico.

Dopo aver completato la formazione nell'apprendimento automatico e nell'apprendimento profondo, con abilità di abilità e strumenti specializzati, i laureati sono pronti a guidare progetti di intelligenza artificiale in settori tecnologici, finanziari o sanitari. Inoltre, con le competenze nella scienza dei dati e nell'analisi visiva in PowerBI, possono eseguire come analisti di dati, progettando strategie basate su informazioni quantitative. Infine, con esperienza nello sviluppo di applicazioni reali, saranno candidati per ruoli ingegneri del software con un focus di intelligenza artificiale.

Il corso "applicazioni pratiche di apprendimento automatico, apprendimento profondo e scienza dei dati" ti prepara ad applicare efficacemente gli algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionate con Python e librerie specifiche. Acquisirai la possibilità di analizzare e visualizzare i dati utilizzando Power BI, creazione di report interattivi e dashboard. Attraverso esercizi pratici, imparerai a costruire soluzioni per sfide reali, ottimizzando la tua strategia per affrontare i problemi nel campo dell'apprendimento automatico con un approccio pratico e strategico.

Questo corso è progettato per professionisti e appassionati che cercano di applicare e rafforzare le loro abilità nell'apprendimento automatico e nell'apprendimento profondo, usando Python e librerie specializzate. Anche la scienza dei dati viene affrontata, imparando ad analizzare e interpretare i set di dati con Power BI. Alla fine, i partecipanti saranno in grado di trasferire la teoria alla risoluzione di casi specifici e sviluppare applicazioni reali, perfezionando la loro strategia analitica e tecnica.