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Corso Python, Machine learning e AI

Un corso completo che integra teoria e pratica per introdurre i partecipanti alla programmazione in Python, al machine learning e all’intelligenza artificiale.
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Cosa imparerai

Scoprirai come programmare in Python, sviluppando solide basi nei principi del linguaggio e nella gestione di dati complessi.

Comprenderai i concetti chiave del machine learning e imparerai a creare modelli per risolvere problemi pratici. Esplorerai le applicazioni dell’intelligenza artificiale, inclusi chatbot, reti neurali e strumenti di AI generativa.

Certificazioni

Oltre al nostro Attestato di partecipazione, scopri tutte le Certificazioni Internazionali che puoi ottenere da noi seguendo questo percorso.
Attestato acquisizione competenze
Attestato di partecipazione
FINALITà FORMATIVA

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

Un corso pratico e operativo per apprendere l’utilizzo di Python nella creazione di modelli di Machine Learning e applicazioni di Intelligenza Artificiale, sviluppando competenze richieste nel settore tecnologico.

Alla fine del percorso, sarai in grado di progettare, sviluppare e implementare soluzioni AI per rispondere alle sfide reali del mondo del lavoro.

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

Introduzione a Python
  • 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.
  •  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. 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.
  • 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.
  • Introduzione alle principali librerie per il Machine Learning ed il Deep Learning:
  • Keras, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow. Principali differenze.
  •  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.
  • Modelli di AI Conversazionale. I Large Language Model (LLM). ChaGPT.
  • Modelli, Chat, Prompt.
  • Gestione del contesto. 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.
  • Cenni alla generazione di Video e Audio.
  • 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)
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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