Programmare l'intelligenza artificiale con Python (online)
PROGRAMMAZIONE DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE CON PYTHON DA ZERO A LIVELLO AVANZATO E-Online
Con questo corso imparerai le basi di Python e della programmazione, e tutta l'efficacia di Python fino ai livelli avanzati. Se non hai idea di programmazione, questo corso fa al caso tuo!
SCOPO DEL CORSO
L'obiettivo di questo corso è insegnare ai partecipanti i concetti di base del linguaggio di programmazione Python, fornire le basi dell'analisi e della visualizzazione dei dati, sviluppare competenze avanzate di analisi dei dati e apprendimento automatico, acquisire conoscenze sull'intelligenza artificiale e sul deep learning, introdurre i big data e i database e offrire l'opportunità di applicare queste competenze in progetti reali.
PERCHÉ DOVRESTI SEGUIRE QUESTO CORSO?
Oggigiorno, quasi tutto sta diventando digitale e adattarsi al mondo digitale è diventata una necessità. Se desideri plasmare il tuo successo futuro, migliorarti e avanzare nella tua carriera, questa formazione è un'opportunità per te. I contenuti formativi ti permetteranno di acquisire conoscenze e competenze approfondite in aree critiche come design, software e intelligenza artificiale. In questo modo, non solo migliorerai te stesso nel mondo digitale, ma raggiungerai anche un maggiore successo a livello internazionale, cogliendo un'opportunità di carriera ad alto reddito. Non perdere altro tempo e prendi il tuo posto in tecnologie innovative come Metaverse, VR e AR: iscriviti subito a questa formazione e inizia a costruire il tuo futuro.
A CHI È ADATTO QUESTO CORSO?
- Studenti/lavoratori alle prime armi con la programmazione.
- Poiché quasi ogni tipo di gioco può essere scritto con Python, le persone che lavorano in aziende che sviluppano giochi, raccolgono dati statistici per i giochi o sono ancora studenti stanno pianificando la loro carriera in questa direzione.
- Studenti/dipendenti che desiderano imparare la programmazione informatica.
- Chi vuole imparare un linguaggio di programmazione ma non riesce a decidere quale
- Coloro che vogliono iniziare o continuare la loro carriera nella scienza dei dati, nell'apprendimento automatico o nell'intelligenza artificiale.
GUADAGNI
- Strutture di base e sintassi del linguaggio di programmazione Python.
- Capacità di utilizzare le librerie Numpy e Pandas per l'analisi dei dati.
- Capacità di utilizzare Matplotlib e Seaborn per la visualizzazione dei dati.
- Tecniche avanzate di analisi dei dati e conoscenze statistiche.
- Fondamenti dell'apprendimento automatico e capacità di creazione di modelli.
- Reti neurali artificiali e argomenti di apprendimento profondo.
- Introduzione ai big data e ai database.
- Capacità di esercitarsi su progetti reali.
REQUISITI
- Interesse per il software
- Conoscenze informatiche di base
- È possibile trarre vantaggio dalla formazione sulle conoscenze di base degli algoritmi.
- Non è richiesta alcuna conoscenza pregressa di programmazione o di linguaggio.
- Basta avere un computer con connessione internet
PIANIFICAZIONE DELLE LEZIONI
Parte 1: Nozioni di base di Python (24 ore)
Struttura di base e sintassi del linguaggio Python.
Variabili, tipi di dati, operatori.
Istruzioni condizionali e cicli.
Funzioni e moduli.
Utilizzo dell'IDE, debug ed eccezioni.
Parte 2: Analisi e visualizzazione dei dati (12 ore)
Manipolazione dei dati con le librerie Numpy e Pandas.
Visualizzazione dei dati con Matplotlib e Seaborn.
Pulizia dei dati e gestione dei dati mancanti.
Capitolo 3: Analisi avanzata dei dati (24 ore)
Tecniche Pandas avanzate (raggruppamento, unione, tabelle pivot).
Nozioni fondamentali di statistica (media, mediana, deviazione standard).
Progetti di analisi dei dati.
Capitolo 4: Fondamenti di apprendimento automatico (18 ore)
Concetti di apprendimento supervisionato e non supervisionato.
Modelli di regressione e classificazione (regressione lineare, alberi decisionali, foresta casuale).
Valutazione del modello e ottimizzazione degli iperparametri.
Progetti di apprendimento automatico.
Capitolo 5: Intelligenza artificiale e apprendimento profondo (24 ore)
Fondamenti delle reti neurali artificiali.
Apprendimento approfondito con TensorFlow e Keras.
Argomenti di apprendimento profondo come GAN, CNN, RNN.
Progetti di intelligenza artificiale.
Capitolo 6: Big Data e database (18 ore)
Concetti di Big Data.
Database NoSQL e SQL (MongoDB, MySQL).
Strategie Big Data per l'analisi dei dati e l'apprendimento automatico.
Capitolo 7: Sviluppo del progetto (24 ore)
Progetti concreti per applicare le conoscenze apprese.
Lavoro di gruppo e tutoraggio.
Progetto di laurea.
Alla fine di ogni sezione verranno assegnati compiti e progetti.
Saranno disponibili orari d'ufficio regolari e risorse per supportare gli studenti.
Mustafa DİNÇ
2018 yılında Bilkent Üniversitesi İletişim ve Tasarım Bölümü'ne katılmıştır. 2013 yılında İstanbul Teknik Üniversitesi'nden Havacılık ve Uzay Mühendisliği alanında doktora derecesi almıştır. Türk Silahlı Kuvvetleri bünyesinde Modelleme ve Simülasyon (M&S), yazılım mühendisliği ve proje yönetimi alanlarında 10 yılı aşkın iş deneyimine sahiptir. Ayrıca,Bilkent Üniversitesi, Orta Doğu Teknik Üniversitesi ve Çankaya Üniversitesi’nde yazılım ve modelleme ve simülasyon alanlarında 6 yılı aşkın süredir üniversite öğretim üyeliği deneyimi bulunmaktadır.