Il corso Introduzione all'Intelligenza Artificiale e Machine Learning è progettato per fornire ai partecipanti un primo approccio ai concetti fondamentali dell'IA e delle sue applicazioni.
Durante il corso, verranno trattati i principi di base dell'apprendimento automatico, esplorando le diverse tipologie di Machine Learning, la regressione, la classificazione binaria e multiclasse. Inoltre, si approfondiranno temi come la visione artificiale, l'elaborazione del linguaggio naturale, gli strumenti per il supporto decisionale, e le basi per il Knowledge Mining e l'utilizzo dei servizi di OpenAI.
Nozioni fondamentali sull'intelligenza artificiale
- Introduzione all'intelligenza artificiale
- Informazioni su Machine Learning
- Informazioni sul rilevamento anomalie
- Informazioni sulla visione artificiale
- Informazioni sull'elaborazione del linguaggio naturale
- Informazioni sul Knowledge Mining
- Sfide e rischi con l'intelligenza artificiale
- Informazioni sull'intelligenza artificiale responsabile
Nozioni fondamentali sull’apprendimento automatico
- Tipi di Machine Learning
- Regressione
- Classificazione binaria
- Classificazione multiclasse
- Clustering
- Deep Learning
Introduzione al Servizio OpenAI
- Che cos'è l'intelligenza artificiale generativa
- Introduzione al servizio OpenAI
- Come usare il servizio OpenAI
- Comprendere le funzionalità del linguaggio naturale di OpenAI
- Comprendere le funzionalità di generazione di codice di OpenAI
- Comprendere le funzionalità di generazione di immagini di OpenAI
- Descrivere i criteri di accesso e intelligenza artificiale responsabile di OpenAI
- Esercizio - Esplorare il Servizio OpenAI di Azure
Visione Artificiale
- Introduzione all'analisi delle immagini
- Classificare immagini con Visione personalizzata
- Rilevare oggetti nelle immagini con Visione personalizzata
- Rilevare e analizzare visi ed espressioni di persone
- Leggere testo con il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR)
- Analizzare le ricevute automaticamente
Elaborazione del Linguaggio Naturale
- Funzionalità di elaborazione del linguaggio naturale
- Riconoscimento e sintesi vocale
- Tradurre testo e voce
- Creare una knowledge base di risposte a domande personalizzate
Supporto Decisionale
- Introduzione a Rilevamento Anomalie
- Funzionamento di Rilevamento Anomalie
- Quando usare Rilevamento Anomalie
- Esercizio - Esplorare Servizi Cognitivi
Knowledge Mining
- Introduzione alle Ricerca Cognitiva
- Identificare gli elementi di una soluzione di ricerca
- Usare un set di competenze per definire una pipeline di arricchimento
- Informazioni sugli indici
- Rendere permanenti i dati arricchiti in un archivio conoscenze
- Interrogare i dati in un indice di Ricerca Cognitiva
- Il corso si svolgerà in modalità online live streaming, con il docente che terrà le lezioni in diretta. I partecipanti dovranno avere a disposizione un Personal Computer e, preferibilmente, un secondo schermo.
- Le lezioni saranno registrate e le registrazioni saranno accessibili ai partecipanti per un periodo di due mesi dalla fine del corso.
- Saranno forniti materiali didattici di supporto, come MOC, libri o altre risorse, a seconda della disponibilità.
- Al termine del corso, coloro che avranno partecipato ad almeno l'80% delle lezioni riceveranno un attestato di frequenza.
Il corso è aperto a partecipanti con background sia tecnici che non tecnici.
Non è richiesta esperienza pregressa in data science o ingegneria del software, ma una conoscenza di base dei concetti legati al cloud potrebbe essere utile per trarre il massimo beneficio dal corso.