Data: 23/09/2021
Ora: 9:00 - 13:00

Aggiungi al tuo calendario

Learning From Data: Machine Learning e Deep Learning con Python

Corso di formazione Assintel Academy

Comprendere il workflow dei progetti di Machine Learning con le principali librerie Python

Si sente sempre più parlare di machine learning, e benché le applicazioni delle tecnologie ricomprese in questo termine siano accessibili a tutti, il loro funzionamento è ancora poco chiaro per molti sviluppatori.

Il corso si pone l’obiettivo di guidare i partecipanti verso lo sviluppo di un primo ma verosimile modello di machine learning, in modo da capire le peculiarità e le differenze di questo workflow rispetto a quello al quale la maggior parte degli sviluppatori è abituata.

Destinatari: sviluppatori software con competenze di Python che desiderano una rapida introduzione allo sviluppo di modello di machine learning per poter essere immediatamente operativo
Durata: 16 ore (4 lezioni online da 4 ore l’una)
Date: settembre/ottobre 2021
Docente: Daniele Demichelis, Coderit

Quota di partecipazione e iscrizione
Per i soci: € 300,00 + IVA 22%
Se non sei associato: € 350,00 + IVA 22%
Sconti per partecipazioni multiple

Prenota il tuo posto scrivendo a
marco.sangalli@assintel.it e carolina.frabasile@assintel.it

Sarai ricontattato per perfezionare l’iscrizione e per gli aspetti amministrativi.

Programma:

Sessione 1: Machine learning, Basi statistiche, i dataset.
Sessione 2: Jupyter Notebook, librerie Pandas. Matplotlib, NumPy.
Sessione 3: Scikit-learn: regressione lineare, algoritmi di classificazione.
Sessione 4: Scikit-learn: decision trees. Un esempio end-to-end.

In collaborazione con:

Formaterziario

Partner tecnologico:

Social Thingum

Assintel Academy è il progetto in collaborazione con Formaterziario dedicato alla formazione nell'ICT: corsi multidisciplinari e specialistici, interamente online, con docenti di alto livello e dal taglio pratico, per essere subito utili nel proprio contesto aziendale ed imprenditoriale.

Sessione 1: Machine learning, Basi statistiche, i dataset.

Sessione 2: Jupyter Notebook, librerie Pandas. Matplotlib, NumPy.

Sessione 3: Scikit-learn: regressione lineare, algoritmi di classificazione.

Sessione 4: Scikit-learn: decision trees. Un esempio end-to-end.

I commenti sono chiusi.