Intelligenza artificiale
( 24 Moduli )

modulo #1
Introduzione all'intelligenza artificiale
Esplorazione della definizione, della storia e delle applicazioni dell'intelligenza artificiale

modulo #2
Fondamenti di machine learning
Comprensione dell'apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo

modulo #3
Matematica per l'intelligenza artificiale
Lineare Algebra, calcolo e probabilità per applicazioni AI

modulo #4
Python per l'intelligenza artificiale
Introduzione alla programmazione Python per l'intelligenza artificiale e la scienza dei dati

modulo #5
Preelaborazione e visualizzazione dei dati
Pulizia, trasformazione e visualizzazione dei dati per l'intelligenza artificiale applicazioni

modulo #6
Apprendimento supervisionato
Creazione di modelli di regressione e classificazione con scikit-learn

modulo #7
Apprendimento non supervisionato
Clustering, riduzione della dimensionalità e stima della densità

modulo #8
Apprendimento per rinforzo
Introduzione a Processi decisionali di Markov e Q-learning

modulo #9
Fondamenti di deep learning
Introduzione a reti neurali, perceptron e backpropagation

modulo #10
Reti neurali convoluzionali (CNN)
Elaborazione di immagini e rilevamento di oggetti con CNN

modulo #11
Recurrent Neural Networks (RNN)
Dati di sequenza e modelli linguistici con RNN e LSTM

modulo #12
Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
Preelaborazione del testo, tokenizzazione e modellazione del linguaggio

modulo #13
Visione artificiale
Classificazione delle immagini, rilevamento degli oggetti e segmentazione

modulo #14
Robotica e sistemi di controllo
Introduzione alla robotica, ai sistemi di controllo e all'elaborazione dei sensori

modulo #15
Etica e pregiudizi dell'intelligenza artificiale
Comprendere e affrontare i pregiudizi nell'intelligenza artificiale Sistemi di intelligenza artificiale

modulo #16
Applicazioni di intelligenza artificiale nell'industria
Esplorazione delle applicazioni di intelligenza artificiale nel settore sanitario, finanziario e marketing

modulo #17
L'intelligenza artificiale per il bene sociale
Utilizzo dell'intelligenza artificiale per l'impatto sociale e la sostenibilità ambientale

modulo #18
Neural Architetture di rete
Esplorazione di architetture di reti neurali avanzate

modulo #19
Modelli generativi
Introduzione a GAN, VAE e modelli generativi

modulo #20
Trasferimento di apprendimento e messa a punto
Utilizzo di modelli pre-addestrati per Sviluppo dell'intelligenza artificiale

modulo #21
AI per previsioni di serie temporali
Utilizzo dell'intelligenza artificiale per previsioni di serie temporali e rilevamento di anomalie

modulo #22
AI per sistemi di raccomandazione
Creazione di sistemi di raccomandazione personalizzati con l'intelligenza artificiale

modulo #23
Sviluppo di progetti AI
Sviluppare da zero un progetto di intelligenza artificiale nel mondo reale

modulo #24
Riepilogo e conclusione del corso
Pianificare i prossimi passi nella carriera nell'Intelligenza Artificiale

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