Intelligenza Artificiale Avanzata

Discrezione del corso:

Il Corso di Intelligenza Artificiale Avanzata è pensato per chi desidera approfondire le tecnologie, le applicazioni e le potenzialità dell’IA oltre le basi teoriche.

Attraverso lezioni tecniche, esercitazioni pratiche e analisi di casi reali, i partecipanti impareranno a comprendere il funzionamento dei principali algoritmi di machine learning e deep learning, a utilizzare strumenti e piattaforme per la creazione di modelli predittivi e ad applicare l’intelligenza artificiale a diversi ambiti professionali.

L’obiettivo è fornire competenze operative per progettare soluzioni basate sull’IA e comprendere le implicazioni etiche e strategiche delle tecnologie intelligenti.

A chi è rivolto:

Il corso è rivolto a studenti, tecnici, professionisti IT e appassionati di tecnologia che possiedono già una conoscenza di base di informatica o di programmazione e desiderano approfondire i concetti e gli strumenti avanzati dell’intelligenza artificiale.

Dettagli del corso:

Livello

Avanzato

Durata

8 ore

Costo

90€ (IVA inclusa)

Modalità

In presenza / Online

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Consensi

Contenuti didattici

Fondamenti avanzati di machine learning

Ripasso dei concetti chiave: supervisione, regressione, classificazione e clustering. Approfondimento degli algoritmi più utilizzati (Random Forest, SVM, K-Means, Gradient Boosting). Metriche di valutazione dei modelli e tecniche di ottimizzazione.

Reti neurali e deep learning

Architettura e funzionamento delle reti neurali artificiali. Introduzione alle reti convoluzionali (CNN) e ricorrenti (RNN). Applicazioni pratiche per il riconoscimento di immagini, testi e linguaggio naturale.

Strumenti e piattaforme di sviluppo

Utilizzo di piattaforme come TensorFlow, Keras e Google Colab. Gestione dei dataset, addestramento dei modelli e visualizzazione dei risultati. Esempi pratici di costruzione di modelli predittivi.

Applicazioni e implicazioni etiche

Casi d’uso dell’intelligenza artificiale in diversi settori (sanità, finanza, marketing, istruzione). Analisi delle sfide etiche, della trasparenza e della sicurezza dei sistemi intelligenti. Introduzione al concetto di “IA responsabile”.

Competenze in uscita

  • Comprendere e applicare tecniche avanzate di machine learning e deep learning.

  • Utilizzare piattaforme e librerie per lo sviluppo di modelli di IA.

  • Analizzare dati complessi e realizzare modelli predittivi efficaci.

  • Riconoscere le potenzialità e i limiti delle tecnologie di intelligenza artificiale.

  • Valutare gli aspetti etici e sociali legati all’uso dell’IA.

    Prerequisiti

    • Conoscenza di base dei principi dell’intelligenza artificiale e del machine learning.

    • È consigliata la frequenza del Webinar di Intelligenza Artificiale Base o esperienze equivalenti.

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