Impara il Machine Learning nell'Intelligenza Artificiale
Impara a creare algoritmi di Machine Learning in Python con scikit-learn, TensorFlow, PyTorch e molto altro
Regressione algebrica
Regressione algebrica in una dimensione con plot
Regressione lineare in machine learning
Dal singolo neurone alla rete neurale a singolo strato
Un altro esempio di rete a singolo neurone
Implementazione di una rete neurale a singolo strato
Introduzione al deep learning
Creare l'ambiente virtuale
Definire la rete neurale
Testare la rete neurale
Testare la rete su alcune immagini del dataset
Reti neurali convoluzionali
Reti neurali convoluzionali in pratica
Introduzione alle reti neurali ricorrenti
RNN per la predizione della temperatura - parte 1
RNN per la predizione della temperatura - parte 2
RNN per la predizione della temperatura - parte 3
Introduzione alle reti long-short term memory
LSTM network per la predizione della temperatura
Introduzione alle reti GRU
Predizione di temperatura con rete GRU
Machine Learning con l'Intelligenza Artificiale di Claude Code
Presentazione del K-means clustering
K-Means clustering: implementazione
DBSCAN presentazione
DBSCAN implementazione
Riduzione della dimensionalità con algoritmo PCA - teoria
Riduzione della dimensionalità con algoritmo PCA - pratica
Cosa è un autoencoder
Autoencoder: applicazione alla dimensionality reduction
LSTM autoencoder per rilevamento delle anomalie nei dati - teoria
LSTM autoencoder pre rilevamento delle anomalie nei dati - il codice
Presentazione dell'apprendimento per rinforzo
CartPole
LunarLander
Apprendimento per rinforzo in ambiente personalizzato
IA generative di linguaggio: LLM e GPT
Crea la tua App GPT: utilizzare le API di OpenAI
Installa il tuo modello GPT
Interfaccia con il modello Ollama
I commenti dei nostri studenti
Ho acquisito informazioni importanti già dalla lezione introduttiva, soprattutto quando distingue i tre tipi fondamentali di machine learning e chiarisce la differenza con la regressione “algebrica”. Le spiegazioni dei concetti sono state chiare e...
Leggi di PiùHo acquisito informazioni importanti già dalla lezione introduttiva, soprattutto quando distingue i tre tipi fondamentali di machine learning e chiarisce la differenza con la regressione “algebrica”. Le spiegazioni dei concetti sono state chiare e mi hanno tolto parecchi dubbi che mi portavo dietro.
Leggi MenoIl corso ha rispettato le aspettative perché non salta le basi: parte dalla regressione implementata con metodo algebrico e poi ti porta alla versione “da machine learning” in modo coerente. Le spiegazioni dei concetti sono state chiare e sempre a...
Leggi di PiùIl corso ha rispettato le aspettative perché non salta le basi: parte dalla regressione implementata con metodo algebrico e poi ti porta alla versione “da machine learning” in modo coerente. Le spiegazioni dei concetti sono state chiare e sempre agganciate a un esempio concreto (codice e file di supporto). Ho avuto sufficienti opportunità di applicare quanto imparato rifacendo gli script e modificando parametri e dati.
Leggi MenoLa capacità espositiva dell’insegnante è stata coinvolgente: non è il solito corso teorico, ma ti guida passo passo. Ho acquisito informazioni importanti quando si passa dal singolo neurone alla rete neurale a singolo strato, perché finalmente ho ...
Leggi di PiùLa capacità espositiva dell’insegnante è stata coinvolgente: non è il solito corso teorico, ma ti guida passo passo. Ho acquisito informazioni importanti quando si passa dal singolo neurone alla rete neurale a singolo strato, perché finalmente ho capito “cosa succede” quando aumentano le feature. Il fatto di avere anche la regressione in una dimensione con plot mi ha aiutato a visualizzare davvero il risultato
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