I sistemi di intelligenza artificiale, di cui si sente parlare da decenni, finalmente stanno concretamente prendendo piede. Impattano molti settori, per citarne alcuni: medicina, IT, produzione industriale, didattica, intrattenimento, difesa.
Sfruttare la potenzialità umana, imitarla, ottenere risultati ripetibili, più velocemente dell’uomo e con maggiore efficacia. Al contempo, da parte di sistemi che auto-apprendono dalla loro stessa pratica…oggi abbiamo la tecnologia che ci permette di non relegare tutto ciò a “sogni ambiziosi e goffi risultati”.
Nei corsi verranno trattati argomenti che hanno potenzialità infinite, misurandoci con il tempo finito della durata del corso e l’obiettivo di affascinare gli uditori, quanto basta perché a loro volta possano trasmettere questo entusiasmo, a chi, probabilmente interessato dall’AI (Artificial Intelligence), possa essere ulteriormente incentivato ad intraprendere insieme a noi un importante investimento.
I nostri corsi:
HQ7H8S – Artificial Intelligence Foundation – EXIN
Questo corso è orientato a tutte le persone coinvolte in progetti di Intelligenza Artificiale.
Verranno illustrati i concetti di “Universal Design” per uno sviluppo etico e sostenibile e come l’Intelligenza Artificiale sia elemento fondamentale della quarta rivoluzione industriale.
Verranno descritte le differenti modalità di sviluppo di modelli di Intelligenza Artificiale con particolare riguardo al Machine Learning e al Deep Learning per l’apprendimento dai dati.
Saranno approfondite le tematiche di approccio “Agile” ad un progetto di Intelligenza artificiale.
Questo corso prepara all’esame di certificazione “EXIN BCS Artificial Intelligence Foundation”.
HU0F0S – Deep Learning Theory and Practice
Questo corso è dedicato alle metodologie di Deep Learning e Machine Learning.
Verranno affrontati sia gli aspetti teorici che pratici relativi all’addestramento e all’utilizzo di una rete neurale artificiale.
Saranno approfonditi i diversi tipi di reti neurali e i loro campi di applicazione, le modalità di ottimizzazione degli Hyperparameters e di addestramento del modello. Verranno illustrate diverse metriche per il test e la validazione del modello ottenuto.
Durante il corso saranno svolte esercitazioni pratiche. I partecipanti al corso, in un ambiente di laboratorio, avranno a disposizione dei programmi in linguaggio python con utilizzo di librerie TensorFlow e Keras.
Viene messo a disposizione un semplice programma per il riconoscimento di numeri scritti a mano. Durante le esercitazioni i partecipanti al corso potranno applicare quanto appreso e migliorare il programma di apprendimento fino a raggiungere rapidamente una accuratezza del 98%.
Un altro programma messo a disposizione dei partecipanti riguarda un esempio per lo sviluppo di una rete neurale artificiale per il riconoscimento di patologie in un set di radiografie del torace.
