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Corso Python, Machine learning e Intelligenza Artificiale

Un corso completo che combina teoria e pratica per apprendere la programmazione in Python, il machine learning e l’intelligenza artificiale, fornendo le competenze richieste nel mercato tecnologico e una base solida per lavorare nell’AI
Cosa imparerai

Otterrai solide basi in Python, nel machine learning e nella gestione di dati complessi tramite l’intelligenza artificiale

Comprenderai i concetti fondamentali del machine learning e acquisirai competenze per creare modelli utili a risolvere problemi reali. Esplorerai applicazioni avanzate di intelligenza artificiale, come chatbot, reti neurali e strumenti di AI generativa, ideali per il data analysis e l’automazione intelligente.

Certificazioni

Ottieni Certificazioni Internazionali riconosciute in Python, machine learning e intelligenza artificiale, completando questo percorso formativo!
Attestato di Partecipazione
Python
FINALITà FORMATIVA

Il corso mira a fornire una preparazione esaustiva per padroneggiare Python e i concetti base di machine learning e dell’intelligenza artificiale.

Un corso pratico e operativo per padroneggiare l’utilizzo di Python nello sviluppo di modelli di Machine Learning e applicazioni di Intelligenza Artificiale, acquisendo competenze altamente richieste nel settore tecnologico.

Al termine del percorso, sarai pronto a progettare, creare e implementare soluzioni di AI per affrontare con successo le sfide del mondo professionale!

Obiettivi del corso

Sbocchi professionali

per te

Cosa è incluso

Certificazione internazionale

Simulazioni esame certificazione

Videocorsi online disponibili per 4 mesi dall'iscrizione

Dispense online

Forum dedicato e diretto con il corpo docente sinervis, disponibile direttamente sulla piattaforma dei videocorsi

Attestato di partecipazione che potrai allegare nelle tue candidature professionali o in Linkeding

Lezioni in streaming registrate (in caso di assenza potrai rivedere la lezione in un secondo momento)

SYLLABUS

Programma Didattico

Python Base
  • Concetti rudimentali della programmazione informatica
  • Il mondo Python nella realtà moderna, tipiche applicazioni del linguaggio
  • Caratteristiche principali del linguaggio e differenze significative con altri linguaggi di programmazione
  • Muovere i primi passi con python: configurazione del sistema operativo e  dell’ambiente di lavoro. Uso di python a linea di comando
  • Creazione ed esecuzione di un semplice programma python
  • Introduzione a PyCharm
  • Variabili e identificatori di tipo, conversioni implicite ed esplicite
  • Operatori standard per variabili numeriche
  • Variabili di tipo String ed operazioni sulle Stringhe
  • Gestione di input e output da console.
  • Tipi booleani, operazioni logiche, costrutti di selezione e iterazione (if, switch, while, for, etc)
  • Costrutti di Controllo while e for
  • Risolvere errori di sintassi e run-time, cenni agli strumenti di debugging integrati
Python Avanzato
  •  Definizione di Liste di elementi, esempi di utilizzo delle liste
  •  Iterare sulle Liste, esempi Ordinamento, Copia, Unione ed altre operazioni sulle  liste
  •  Altri tipi dati strutturati in python: Tuple, Insiemi e Dizionari
  •  Definizione di Funzione, Argomenti di una Funzione e Valori di Ritorno
  • Concetto di Stack di Chiamate e Algoritmi Ricorsivi
  • Introduzione al Concetto di Oggetti: proprietà e metodi
  •  Definizione di Classi e creazione di Istanze
  •  Inizializzazione di un oggetto
  • Accesso alle proprietà di una classe e proprietà di classe
  • Superclassi e sottoclassi, concetto di ereditarietà
  •  Overriding dei metodi della superclasse
  • Eccezioni e gestione delle Eccezioni
  •  Classi Astratte e Interfacce in Python: utilizzo e significato delle Astrazioni nella programmazione ad oggetti e tecniche di definizione in Python
  •  Funzioni Lambda
  • Definizione ed importazione di Moduli
  • Gestione, Lettura e Scrittura di File
  • Cenni alla programmazione basata sugli eventi
  • Test Driven Development e Unit Testing tramite unittest
  • Utilizzo avanzato degli strumenti di debugging
  • Cenni all’analisi di funzione e ai problemi di Ottimizzazione
  • Metodo del gradiente ed altri metodi di ricerca
  • Introduzione alle libreria NumPy
  • Utilizzo della libreria autograd per la risoluzione dei problemi di ottimizzazione
  • Utilizzo della libreria matplotlib per la rappresentazione di funzioni
  • Principi di Statistica
  • Distribuzioni di probabilità con variabili casuali
  • Normalizzazione e Standardizzazione
  • Raccolta e Gestione dei Dati mediante fogli di Calcolo
  • Import ed Analisi dei dati mediante la libreria pandas
  • Visualizzazione avanzata dei dati in Python mediante libreria seaborn
Machine Learning Base
  • Definizione di Intelligenza Artificiale
  • Classificazione: Algoritmi di Ricerca, Rappresentazione della Conoscenza
  • Machine Learning e Deep Learning
  • Machine Learning: Casi applicativi e Problemi tipici
  • Machine Learning con Apprendimento Supervisionato
  • Regressione Lineare, Overfitting, Underfitting, Training
  • Validation Set e Test Set
  • Apprendimento per Rinforzo
  • Reti Neurali Artificiali: modello del Neurone Digitale
  • Architetture delle Reti Neurali e Multilayer Perceptron
  • Modalità di Addestramento, Discesa Stocastica del Gradiente, Back Propagation
  • Funzioni di Attivazione e Regolarizzazione
  • Tecniche di Fine-Tuning e Transfer Learning
  • Deep Learning
Machine Learning e Python
  • Introduzione alle principali librerie per il Machine Learning ed il Deep Learning: Keras, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow.
  • Le principali differenze tra le librerie più utilizzate per il Machine Learning ed il Deep Learning
  •  Esercitazioni pratiche: Progettazione del Modello di Rete e dei suoi Layer
  • Esercitazioni pratiche: Progettazione e gestione del Set di Dati per le fasi di  Training, Validazione e Testing
  • Esercitazioni pratiche: Sviluppo e Training della Rete Neurale Artificiale
Machine Learning e Intelligenza Artificiale
  • Modelli di AI Conversazionale. I Large Language Model (LLM) come ChaGPT
  • Introduzione ai Modelli, Chat, Prompt
  • Gestione del contesto e Prompt Engineering
  • Scenari comuni di Utilizzo di ChatGPT
  • Funzioni avanzate degli LLM più comuni
  • Scrittura del codice python col supporto di ChatGPT
  • Costruzione di assistenti AI Personalizzati
  • AI Generativa per immagini, video e Audio
  • Midjourney vs DALL E 3 vs Stable Diffusion
  • Metodi e Strumenti della Generazione di Immagini: concetto di Prompt e di Prompt Negativo. Inpainting ed Outpainting
  • Servizi di fotoritocco basati sull’Intelligenza Artificiale
  • Introduzione alla generazione di Video e Audio
Laboratorio Pratico
  • Principio di Api WEB
  •  Invio di richieste e ricezione delle risposte verso Web API da codice python
  • Gestione di un account OpenAI e generazione dell’API key
  • Esempi applicativi di utilizzo delle API OpenAI mediante codice Python
  • Laboratorio Pratico Finale di conclusione Corso
MODULO: HTML5, CSS3, BOOTSTRAP 28H
  • Sintassi dell’HTML e principali elementi di markup (tag)

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FAQ

Domande e Risposte

Facciamo sia corsi in streaming sia corsi in Aula presso il nostro polo didattico principale a Milano o presso la sede aziendale, ovunque  si trovi, in tutta Italia. Per la gran parte dei corsi è comunque preferibile l’erogazione in streaming, sia per questioni legate a comodità “logistiche” sia perché con lo streaming, oltre a seguire benissimo ogni tipo di corso, esiste la possibilità di registrare ogni singola lezione per un utilizzo futuro.

SinerVis non solo rilascia un attestato di frequenza per ogni corso, ma è ente accreditato presso tutti i più grandi provider di certificazione. Quasi per ogni percorso è quindi disponibile una o più certificazioni internazionali rilasciate direttamente da SinerVis Academy

Se hai acquistato un esame di certificazione internazionale in SinerVis, hai a disposizione 1 anno dall’acquisto per sostenere l’esame.

Per i corsisti privati e i liberi professionisti abbiamo a disposizione tutte le modalità di pagamento (Assegno, bonifico, Finanziamento a tasso Zero…). Per le aziende le modalità vengono concordate di volta in volta e variano a seconda del piano formativo.

Offriamo un catalogo di oltre 100 diversi percorsi legati al mondo IT, che coprono tutte le più importanti aree dell’informatica: dallo sviluppo alla sistemistica, dalla Cyber Security all’AI.

Assolutamente sì. Sempre. Siamo abituati ad adattare il contenuto, oltre che gli esercizi proposti durante i percorsi, in base al livello di conoscenza dei vostri dipendenti, agli obiettivi aziendali e ai settori di applicazione specifici.

La durata dipende dal tipo di corso e dal livello di approfondimento richiesto. In generale, i corsi variano da un minimo di 16 ore fino ad academy annuali che possono arrivare anche a 900 ore, distribuite su calendari completamente liberi.

Ci distinguiamo per la nostra flessibilità, l’esperienza pluriennale nel settore e l’approccio pratico. Abbiamo inoltre uno dei più vasti e controllati team di docenti presenti in Italia, con oltre 600 professionisti accreditati e certificati su tutti i più importanti temi del mondo IT.

Forniamo formazione personalizzata da ogni punto di vista, fornendo l’esperienza necessaria a formare sia singole classi su tematiche specifiche e con pochissimi partecipanti, sia grandi platee con un numero adeguato di partecipanti per ogni sessione.

Sinervis Consulting mette a disposizione, gratuitamente, una piattaforma di smistamento classi brandizzata con logo del cliente sulla maggior parte dei temi formativi presenti sul mercato. Abbiamo nel tempo utilizzato questo strumento con decine di migliaia di partecipanti, aiutando i nostri clienti nel difficile compito di progettazione delle aule suddivise per livelli omogenee.

Le quotazioni dei percorsi variano tantissimo in base al tipo di corso, la lunghezza, il livello e, nel caso delle aziende, il numero di partecipanti e il numero di sessioni. Per avere una offerta precisa è sufficiente fare una richiesta di informazioni o chiamare il nostro numero verde: 800.44.77.17.

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