Il corso si articolerà su temi temi quali i Problemi di classificazione e di previsione, i Metodi di classificazione/previsione (reti neurali, alberi binari, support vector machine, algoritmi genetici) per poi passare a una Introduzione a Python e infine ad esempi di applicazione
Algoritmi di AI in Matlab e Python per la soluzione di problemi di classificazione e previsione
Le potenzialità del 5G e delle Tecnologie Emergenti
LE TECNOLOGIE TRATTATE NEL CORSO:
AI
DATA
Gen 23
- Mar 23
LUOGO
Da definire
MODALITÀ
Laboratorio, On line, Mista
LIVELLO
Base
ORE
16
N° MIN. PAX.
6
VERTICALE
Smart Road, Urban Air Mobility, Industry 4.0, Servizi Urbani Innovativi
Programma
Modulo 1 - Problemi di classificazione e di previsione (2 ore)
Estrazione di input: feature extraction, generation, selection (2 ore)
Modulo 2 - Metodi di classificazione/previsione: reti neurali, alberi binari, support vector machine, algoritmi genetici (3 ore)
Cross-validazione (1 ora)
Modulo 3 - Introduzione a Python (4 ore)
Modulo 4 - Esempi di applicazione (4 ore)
Obiettivi formativi
Implementare diversi algoritmi di intelligenza artificiale in Python per risolvere problemi di classificazione o previsione
A chi è rivolto il corso?
Tecnici, Impiegati, Responsabili di aree tecniche, Team Leaders e Project Managers;Startupper e aspiranti imprenditori
Prerequisiti
Conoscenze base di matematica e informatica
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