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Machine Learning per Tutti

Esplora il machine learning in modo semplice e accessibile, anche senza competenze tecniche.

"Il Machine Learning
rappresenta il punto di svolta che trasformerà radicalmente il nostro modo di vivere e lavorare."

Sundar Pichai - CEO di Google

Entra nel mondo dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning partendo da zero.

In questo corso imparerai tutte le nozioni che ti permetteranno rapidamente di iniziare ad orientarti nel settore. Il modo migliore per iniziare questo viaggio affascinante all’interno della tecnologia che sta cambiando il mondo, e sulla quale non è più possibile restare indietro.

INIZIA DA ZERO

Il corso perfetto per iniziare ad acquisire know-how nel mondo dell'Intelligenza Artificiale e del Machine Learning

IMPARA DA ESPERTI

Il tuo docente è un Machine Learning Engineer con grande esperienza nella didattica
in AI e ML

QUANDO VUOI

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100% online. Accesso illimitato a tutte le lezioni e le risorse utilizzate nel corso

75 MINUTI

6 LEZIONI

CORSO GRATUITO

Sei interessato al machine learning ma non hai competenze tecniche? Non preoccuparti, abbiamo la soluzione perfetta per te!

Questo corso è appositamente progettato per coloro che desiderano esplorare il mondo del machine learning senza dover padroneggiare complesse competenze tecniche.

Acquisirai il know-how fondamentale in AI e ML apprendendone applicazioni, vantaggi e sfide, per entrare gradualmente in questo mondo affascinante e in continua evoluzione, partendo dalle basi teoriche su cui si fondano tutti gli approcci oggi allo stato dell’arte.

Cosa imparerai

Introduzione al Machine Learning

Esploreremo le caratteristiche, le potenzialità ed i limiti del machine learning, illustrando i principali algoritmi e applicazioni e mostrando come si può impiegare per risolvere problemi reali

Analisi descrittiva, predittiva e prescrittiva

Tre approcci fondamentali nell'ambito dell'analisi dei dati. Ciascun approccio ha una sua specifica finalità e utilità, e possono essere utilizzati in molte applicazioni reali

L'importanza della qualità dei dati

Il machine learning non può garantire la qualità dei risultati se i dati usati per l’apprendimento sono scarsi, incompleti, sbilanciati o inaccurati

Overfitting

Fenomeno che si verifica quando un modello statistico o di machine learning si adatta troppo ai dati di addestramento

Interpretabilità del Machine Learning

L’interpretabilità può avere diversi livelli e forme, a seconda del tipo di modello, del dominio applicativo e degli obiettivi ma è sicuramente una caratteristica desiderabile nel machine learning

Componente umana

Il machine learning e l’intelligenza umana hanno caratteristiche e abilità diverse, non in competizione tra loro, ma complementari e che si devono integrare

Paradigmi di Machine Learning

I paradigmi principali dell’apprendimento automatico e le macro classi che racchiudono e definiscono tutti gli algoritmi di machine learning

Metriche per valutazione e confronto

Aspetto fondamentale quando parliamo di machine learning, ovvero il concetto di metrica o di misura delle performance di un modello

IL PROGRAMMA

Senza richiedere competenze tecniche, viene fornita una panoramica completa e accessibile sugli aspetti fondamentali del Machine Learning.

Vengono trasferiti i principali concetti del Machine Learning, tra cui le basi teoriche e pratiche, le applicazioni e l’importanza dei dati di qualità. Esplorerai anche la distinzione tra intelligenza artificiale, machine learning e deep learning, e approfondirai il ruolo dell’interazione umana nel successo dei progetti di machine learning. Inoltre, acquisirai competenze sulla classificazione degli algoritmi di machine learning utilizzati per l’analisi e la modellazione dei dati.

Introduzione al Machine Learning

Introduzione 10 min
AI vs ML vs DL 17 min
Storia del Machine Learning 7 min
Qualità dei Dati e Interpretabilità 18 min
La Componente Umana 9 min
Classificazione Algoritmi di ML 10 min

Dimensionality Reduction

Dimensionality Reduction 13 min
PCA – Principal Component Analysis 37 min
t-SNE 18 min
Esercitazione 1 – PCA 25 min
Esercitazione 2 – PCA 21 min
PCA vs t-SNE 59 min

Naive Bayes

Introduzione e concetti base su Naive Bayes 15 min
Naive Bayes per la spam detection 18 min
Approfondimento Naive Bayes 8 min
Bernoulli Naive Bayes 16 min
Gaussian Naive Bayes 3 min
Gaussian Naive Bayes from scratch 41 min
Multinomial Naive Bayes e Bag of Words 17 min
Naive Bayes per MNIST 98 min

A CHI È RIVOLTO MACHINE LEARNING PER TUTTI

Questo corso fa per te se...

APPASSIONATO DI TECNOLOGIA

sei consapevole che l’IA e il Machine Learning stanno rivoluzionando il mondo e non vuoi rimanere indietro. Questo corso ti fornirà una solida base di conoscenza, senza bisogno di competenze tecniche pregresse.

INSEGNANTE O EDUCATORE

insegni in un campo correlato e vuoi avere un’introduzione al Machine Learning per arricchire le tue lezioni con esempi di applicazioni pratiche di queste tecnologie.

DECISION MAKER

sei un manager o un decisore aziendale che vuole capire le potenzialità del Machine Learning, per prendere decisioni più informate riguardo l’adozione di queste tecnologie nel tuo business.

PROFESSIONISTA

lavori in un campo non tecnico ma desideri capire meglio come l’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning possono essere applicati nel tuo settore, per migliorare i processi o per trovare nuove soluzioni ai problemi.

PERCHÈ QUESTO È IL MOMENTO DI

IMPARARE IL MACHINE LEARNING

Negli ultimi 10 anni, il settore del Machine Learning ha registrato una crescita senza precedenti sia a livello tecnologico che applicativo, con un impatto significativo sulle richieste di lavoro e sulle esigenze delle aziende, con una crescita del market size fino a 300 miliardi entro il 2030. L’evoluzione di questa disciplina sta portando a miglioramenti significativi nei processi aziendali, aprendo nuove opportunità e sfide e rendendo i professionisti ML i più ricercati in assoluto sul mercato del lavoro.

PRINCIPALI APPLICAZIONI DI MACHINE LEARNING

Natural Language Processing
Computer Vision
Modelli Predittivi
Generative AI
Componente Umana
Paradigmi di apprendimento automatico
Il fenomeno dell’Overfitting
Metriche per la valutazione ed il confronto

IMPARA DAI MIGLIORI ESPERTI ITALIANI

Chi saranno i tuoi docenti?

Giuseppe Mastrandrea

Machine Learning Engineer

Giuseppe è un Ingegnere Informatico con una forte specializzazione e pubblicazioni in ambito Computer Vision.

Da circa 8 anni si dedica all’insegnamento in ambito informatico e alla formazione sulle tecnologie emergenti tra le quali il Machine Learning.

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