Corso completo di Machine Learning
Corso pratico con esempi in Python su machine learning, deep learning e IA generativa
46 lezioni11 ore di contenuto
Contesto privati
Corso completo di Machine Learning
Corso pratico con esempi in Python su machine learning, deep learning e IA generativa
97,00 €
46 lezioni
11 ore di contenuto
Accesso completo e illimitato
Descrizione del corso
Corso pratico per capire il machine learning partendo dai fondamenti e dalla differenza rispetto alla programmazione tradizionale, per poi passare a esempi concreti in Python di apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo. Il percorso include regressione lineare, reti neurali, deep learning, CNN, RNN, LSTM, GRU, clustering, PCA, autoencoder e una sezione finale dedicata all'intelligenza artificiale generativa con GPT e Ollama.
Destinatari
- Chi ha una conoscenza base della programmazione e vuole entrare nel machine learning con esempi graduali in Python.
- Studenti, sviluppatori e professionisti che vogliono passare dalla programmazione tradizionale ai modelli di apprendimento automatico.
- Chi desidera una panoramica operativa su apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo, fino a deep learning e IA generativa.
Obiettivi
- Capire che cosa è il machine learning e in cosa differisce dalla programmazione tradizionale.
- Distinguere apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo con esempi concreti.
- Implementare in Python esempi di regressione, classificazione, clustering e reinforcement learning.
- Comprendere architetture come CNN, RNN, LSTM, GRU e autoencoder.
- Muovere i primi passi con modelli GPT e Ollama in un contesto applicativo.
Prerequisiti
- Conoscenza di base di almeno un linguaggio di programmazione a oggetti.
- Una conoscenza di base di Python è utile, anche se non strettamente indispensabile.
- Una base di algebra lineare può aiutare, ma il corso guida passo passo.
Programma del corso
Introduzione
4 lezioni
- Presentazione del docente e del corso14 min
- Introduzione al machine learning33 min
- Quiz machine learning0 min
- Guida alla fruizione dei contenuti8 min
Dalla programmazione tradizionale al machine learning
6 lezioni
- Regressione algebrica20 min
- Regressione algebrica in una dimensione con plot21 min
- Regressione lineare in machine learning21 min
- Dal singolo neurone alla rete neurale a singolo strato6 min
- Un altro esempio di rete a singolo neurone21 min
- Implementazione di una rete neurale a singolo strato25 min
Apprendimento supervisionato
16 lezioni
- Introduzione al deep learning16 min
- Creare l'ambiente virtuale6 min
- Definire la rete neurale13 min
- Testare la rete neurale26 min
- Testare la rete su alcune immagini del dataset13 min
- Reti neurali convoluzionali14 min
- Reti neurali convoluzionali in pratica8 min
- Introduzione alle reti neurali ricorrenti13 min
- RNN per la predizione della temperatura - parte 111 min
- RNN per la predizione della temperatura - parte 214 min
- RNN per la predizione della temperatura - parte 314 min
- Introduzione alle reti long-short term memory20 min
- LSTM network per la predizione della temperatura4 min
- Introduzione alle reti GRU19 min
- Predizione di temperatura con rete GRU3 min
- Machine Learning con l'Intelligenza Artificiale di Claude Code6 min
Apprendimento non supervisionato
10 lezioni
- Presentazione del K-means clustering11 min
- K-Means clustering: implementazione12 min
- DBSCAN presentazione6 min
- DBSCAN implementazione6 min
- Riduzione della dimensionalità con algoritmo PCA - teoria6 min
- Riduzione della dimensionalità con algoritmo PCA - pratica13 min
- Cosa è un autoencoder5 min
- Autoencoder: applicazione alla dimensionality reduction21 min
- LSTM autoencoder per rilevamento delle anomalie nei dati - teoria8 min
- LSTM autoencoder pre rilevamento delle anomalie nei dati - il codice37 min
Apprendimento per rinforzo
4 lezioni
- Presentazione dell'apprendimento per rinforzo6 min
- CartPole16 min
- LunarLander20 min
- Apprendimento per rinforzo in ambiente personalizzato36 min
Intelligenza artificiale generativa
4 lezioni
- IA generative di linguaggio: LLM e GPT44 min
- Crea la tua App GPT: utilizzare le API di OpenAI22 min
- Installa il tuo modello GPT3 min
- Interfaccia con il modello Ollama8 min
Conclusione del corso
2 lezioni
- Conclusioni10 min
- Lezione bonus0 min
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