Apprendimento automatico
( 24 Moduli )

modulo #1
Introduzione all'apprendimento automatico
Panoramica dell'apprendimento automatico, tipi di apprendimento automatico e importanza dell'apprendimento automatico

modulo #2
Fondamenti matematici
Algebra lineare, calcolo, probabilità e statistica

modulo #3
Preelaborazione dei dati
Pulizia dei dati, ridimensionamento delle funzionalità, normalizzazione e selezione delle funzionalità

modulo #4
Apprendimento supervisionato
Introduzione all'apprendimento supervisionato, regressione e classificazione

modulo #5
Regressione lineare
Regressione lineare semplice e multipla, funzione di costo e discesa del gradiente

modulo #6
Regressione logistica
Regressione logistica, funzione sigmoide e funzione di costo

modulo #7
Alberi decisionali
Introduzione agli alberi decisionali, entropia e guadagno di informazioni

modulo #8
Foreste casuali
Apprendimento di ensemble, foreste casuali e ottimizzazione degli iperparametri

modulo #9
Macchine a vettori di supporto
Introduzione alle SVM, kernel trick e SVM a margine morbido

modulo #10
Apprendimento non supervisionato
Introduzione all'apprendimento non supervisionato, al clustering e alla riduzione della dimensionalità

modulo #11
Clustering K-Means
Algoritmo di clustering K-means, funzione di costo e algoritmo di Lloyds

modulo #12
Clustering gerarchico
Clustering gerarchico, clustering agglomerativo e divisivo

modulo #13
Analisi delle componenti principali
Introduzione a PCA, autovalori e autovettori

modulo #14
Fondamenti del deep learning
Introduzione al deep learning, reti neurali e perceptron

modulo #15
Reti neurali convoluzionali
Introduzione alle CNN, livelli convoluzionali e livelli di pooling

modulo #16
Reti neurali ricorrenti
Introduzione alle RNN, LSTM e GRU

modulo #17
Elaborazione del linguaggio naturale
Introduzione a NLP, preelaborazione del testo e incorporamenti di parole

modulo #18
Valutazione e selezione del modello
Metriche per la valutazione, l'overfitting e la selezione del modello tecniche

modulo #19
Ottimizzazione degli iperparametri
Introduzione all'ottimizzazione degli iperparametri, alla ricerca in griglia e alla ricerca casuale

modulo #20
Distribuzione del modello
Distribuzione di modelli di apprendimento automatico, modellazione e considerazioni

modulo #21
Etica ed equità nell'apprendimento automatico
Pregiudizi ed equità nell'apprendimento automatico, etica e trasparenza

modulo #22
Casi di studio nell'apprendimento automatico
Applicazioni reali dell'apprendimento automatico, casi di studio e progetti

modulo #23
Argomenti avanzati nell'apprendimento automatico
Argomenti avanzati nell'apprendimento automatico, tra cui apprendimento per rinforzo e modelli generativi

modulo #24
Riepilogo e conclusione del corso
Pianificare i prossimi passi nella carriera di Machine Learning

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