Machine Learning: il corso completo

Machine Learning: il corso completoUn percorso completo e progressivo che ti accompagna passo dopo passo dalle intuizioni di base del Machine Learning fino alla costruzione di modelli avanzati, all’uso di reti neurali moderne e alla creazione di applicazioni con i più recenti strumenti di intelligenza artificiale generativa.Dalle basi al primo neuroneDopo una presentazione del docente e una panoramica su che cosa sia il Machine Learning e perché si differenzi dalla programmazione tradizionale, partirai da esempi semplici di codice per vedere come un normale programma “rigido” si trasformi in un modello che impara dai dati. Attraverso le lezioni sulla regressione algebrica, sulla regressione in una dimensione con visualizzazione dei dati e sulla regressione lineare in ottica machine learning, imparerai a passare da formule statiche a modelli capaci di adattarsi automaticamente alle osservazioni raccolte.​Prime reti neurali e deep learningIl passo successivo sarà la costruzione di reti neurali artificiali a singolo strato, partendo dal singolo neurone fino alla sua implementazione pratica in codice, così da capire in concreto come una rete “pesa” gli input e produce una previsione. Nella sezione di apprendimento supervisionato affronterai il deep learning per la classificazione di immagini: creerai l’ambiente di lavoro, definirai e testerai una rete neurale densa su un dataset reale, per poi passare alle reti neurali convoluzionali, sia nella teoria sia nella pratica, con esempi di classificazione di immagini passo dopo passo.​Sequenze, RNN, e oltreUna parte dedicata alle reti neurali ricorrenti ti mostrerà come affrontare dati sequenziali, ad esempio serie temporali di temperatura. Dopo un’introduzione alle RNN e tre lezioni pratiche sulla predizione della temperatura sarai in grado di  estendere  questi concetti alle architetture più avanzate, come le reti LSTM e GRU. Vedremo