Machine learning: dalla teoria all’implementazione

Quota

Azienda iscritta a Confindustria Vicenza
505,00 + iva

Azienda non iscritta a Confindustria Vicenza
630,00 + iva

Data inizio e modalità

08 giugno 2023 online

Durata

16 ore

Calendario lezioni

Learning Box

compreso

Obiettivi


Nel corso “Machine Learning: dalla teoria all’implementazione” vedremo quali sono le basi teoriche e gli obiettivi delle metodologie di Machine Learning. In particolare, essendo il Machine Learning legato a modelli di previsione,  cercheremo di capire cosa si può prevedere e come. I target previsionali del Machine Learning sono molteplici e vanno dalle previsioni legate a comportamenti (es. acquisto di un determinato prodotto) a previsioni di variabili nel tempo (es. andamento prezzi, vendite). A seconda del target verranno esposte nel dettaglio le diverse metodologie a disposizione accompagnate da esempi concreti collegati a casi d’uso aziendali. Oltre a fornire una visione dettagliata degli obiettivi e degli strumenti del Machine Learning, il corso “Machine Learning: dalla teoria all’implementazione” illustrerà come i diversi casi d’uso possono essere implementati in modo tale da portare vantaggi tangibili ai processi aziendali.

Che cosa “ci portiamo a casa”

  1. Conosceremo le opportunità offerte dal Machine Learning
  2. Avremo un quadro completo degli strumenti per cogliere queste opportunità
  3. Scopriremo le diverse modalità di implementazione di un progetto di Machine Learning

Destinatari


Il corso “Machine Learning: dalla teoria all’implementazione ” è rivolto a tutti profili aziendali che lavorano a diversi livelli con dati di vario tipo. Un profilo di management ne ricaverà una visione chiara di cosa si può realizzare con il Machine Learning e anche quali abilità devono essere presenti nella sua squadra o quali profili integrare nella stessa. Nel caso di profili più tecnici, come per esempio statistici o esperti di basi di dati, questi potranno migliorare notevolmente la comprensione delle problematiche tecniche legate al Machine Learning riuscendo in questo modo a capire quali argomenti approfondire per fare un salto di qualità nella loro carriera.

Programma


  • Introduzione al Machine Learning
  • Supervised Learning e Unsupervised Learning
  • I diversi tipi di Target (obiettivi previsionali)
  • I passi fondamentali per la costruzione del modello
  • I principali algoritmi del Machine Learning
  • Dalle previsioni alle decisioni
  • Casi d’uso aziendali
  • Best practices per l’implementazione dei casi d’uso

Docenti

Marinelli Pietro

Lavora da più di 10 anni nel campo dell’intelligenza artificiale, è esperto di diverse tecniche di Data Science che comprendono analisi del testo, analisi delle immagini e machine learning. Ha curato il design di Algoritmi che vanno dal Predictive Modeling fino all’Advanced Simulation per il Top Management di diverse aziende nazionali e multinazionali (Toyota, Boehringer Ingelheim, Banco Santander, World Bank, Fao, Ifad). Da anni classificato come Top Data Scientist nel ranking della piattaforma di Intelligenza Artificiale di Google di nome Kaggle, nella quale ha raggiunto la terza posizione a livello Italiano e la 141 a livello mondiale su 161000 Data Scientists in tutto il mondo.

Calendario Lezioni


08 giugno 2023 | 09:00 - 13:00
15 giugno 2023 | 09:00 - 13:00
22 giugno 2023 | 09:00 - 13:00
29 giugno 2023 | 09:00 - 13:00

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