AI per Data Analysis


Machine Learning, Reti Neurali e MLOps per sviluppare e validare modelli per l’analisi del dato

Formazione Online
online
  • 24 Feb 2025 > 25 Feb 2025
  • 14 ore
  • online
  • Attestato di partecipazione
  • NEW

In Promozione fino al 20/01
iva esclusa

Promozioni


Approfitta dell’offerta* su iscrizioni multiple: risparmia fino al 20% iscrivendo più partecipanti contemporaneamente

-5% su 2° partecipante | -10% su 3° partecipante  | -15% su 4° partecipante  | -20% su 5° partecipante

*Offerta cumulabile con altre promo in corso

A febbraio, due giorni di formazione pratica per apprendere come il Machine Learning può trasformare il modo in cui affronti le sfide aziendali.

Esamina ogni fase del processo, dalla gestione dei dati alla creazione di modelli di Intelligenza Artificiale pronti per la produzione.

Approfitta del corso di iKN Italy per implementare e applicare l’AI all’interno della tua realtà aziendale e:

  • analizzare e trasformare dati grezzi in informazioni utili per supportare i modelli di ML e identificare pattern e tendenze per guidarne lo sviluppo
  • apprendere come sviluppare, addestrare e ottimizzare modelli per risolvere problemi concreti e migliorare le performance operative
  • costruire pipeline di Machine Learning automatizzate per garantire la riproducibilità e il monitoraggio continuo delle prestazioni
  • affrontare il riconoscimento di immagini e l’analisi di testi attraverso reti neurali con Keras.

Il materiale didattico dettagliato e i riferimenti pratici dati dal docente ti permetteranno di affrontare una vasta gamma di task e manipolare e analizzare grandi volumi di dati attraverso l’uso di Python e il suo ecosistema di librerie.

Cogli l’opportunità di mettere in pratica ciò che hai appreso attraverso esercitazioni guidate per costruire e addestrare i modelli di AI per la gestione dei dati.

A chi si rivolge


Il corso è rivolto a tutti coloro che vogliono acquisire le competenze fondamentali per applicare autonomamente l’Intelligenza Artificiale nel proprio campo di competenza.

In particolare, è d’interesse per:

  • Junior Data Scientist e Data Scientist
  • Logistics/Supply Manager
  • Responsabile IT
  • Portfolio Manager
  • Risk Manager
  • Back e Middle Office Manager
  • Short Term Analysis
  • Economics Wholesale

Perché partecipare


Partecipa per:

  • apprendere le tecniche di manipolazione dei dati e di analisi esplorativa attraverso Python per la preparazione e il preprocessing dei dati prima dell’applicazione di algoritmi di Machine Learning
  • esplorare i principi fondamentali di AI, Machine Learning e Deep Learning per comprendere come questi sistemi apprendono dai dati e come possono essere configurati e adattati ai bisogni aziendali
  • analizzare la libreria scikit-learn per preparare i dati, valutare e ottimizzare i modelli per implementare e testare vari algoritmi con efficacia
  • creare pipeline complesse utilizzando strumenti avanzati per l’automazione dei workflow di Machine Learning e facilitare la standardizzazione e l’efficienza del processo di sviluppo dei modelli
  • comprendere il funzionamento di MLflow per tracciare esperimenti, condividere risultati, gestire e distribuire modelli in modo efficiente e migliorare la riproducibilità delle ricerche
  • esaminare l’architettura di base delle Reti Neurali per costruire un modello sequenziale e gestire compiti di Deep Learning, monitorare le prestazioni e ottimizzare le risorse computazionali.

Approfitta delle numerose esercitazioni pratiche per:

  • applicare le tecniche di preparazione del dato per preparare un dataset reale
  • sviluppare un modello di Machine Learning
  • creare una pipeline completa per un workflow MLOps end-to-end
  • implementare una rete neurale semplice con Keras


Grazie alla nostra certificazione UNI EN ISO 9001:2015 puoi sfruttare le opportunità della formazione finanziata

Scopri come, clicca qui.

Programma


24 febbraio 2025 dalle 9.30 alle 17.30

Fondamenti di Python, Analisi Esplorativa e Introduzione al Machine Learning

Introduzione a Python e Analisi Esplorativa

  • Setup di Python e conda e introduzione a Jupyter Notebook
  • Sintassi di base, variabili, tipi di dati (liste, dizionari, array), strutture di controllo e funzioni
  • Librerie di Python: Pandas per la manipolazione dei dati e Plotly per la visualizzazione
  • Analisi Esplorativa dei Dati per comprendere pattern nascosti e ottenere insight utili per guidare decisioni aziendali

Introduzione al Machine Learning e Preparazione del Dato

  • ML e concetti di apprendimento supervisionato (classificazione e regressione) per trasformare problemi di business in soluzioni risolvibili
  • Normalizzazione, standardizzazione e codifica delle variabili categoriali (scikit-learn) per garantire dati di qualità

Esercitazione Pratica con Scikit-learn

  • Applicazione pratica delle tecniche di preparazione del dato, inclusa la normalizzazione, standardizzazione e codifica delle variabili categoriali, per preparare un dataset reale per il Machine Learning

 

25 febbraio 2025 dalle 9.30 alle 17.30

Machine Learning, MLOps e Deep Learning

Training, Validazione e Ottimizzazione dei Modelli

  • Tecniche di validazione (holdout, cross-validation) e metriche di valutazione per modelli affidabili per rispondere efficacemente alle esigenze di business
  • Introduzione a GridSearchCV, RandomizedSearchCV e tecniche di feature selection per ottimizzare i modelli, ridurre l’overfitting e gestire dati complessi

Esercizi Pratici

  • Sviluppo di un modello semplice di Machine Learning

Basi di MLOps e Deep Learning

  • Creazione di pipeline con scikit-learn per automatizzare e standardizzare il processo di sviluppo dei modelli
  • MLflow per il tracciamento degli esperimenti e la gestione dei modelli
  • Introduzione alle Reti Neurali
    • Neuroni, strati, funzioni di attivazione
    • Utilizzo di Keras per la creazione di modelli sequenziali semplici e monitoraggio del training tramite TensorBoard

Esercitazione MLOps

  • Creazione di una pipeline completa con scikit-learn, tracciamento degli esperimenti con MLflow e registrazione del modello per un workflow MLOps end-to-end

Esercizi Pratiche

  • Implementazione di una rete neurale semplice con Keras, incluso training e valutazione

Andrea Corvaglia, Data Scientist

Scarica programma

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