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Durata - Crediti
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1500 ore
Borse di studio e finanziamenti
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senza interessi
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24 ore
Centro leader
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Formazione in online
Accompagnamento
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Personalizzato

Descrizione di Master In Machine Learning

Sintesi delle opportunità professionali
Grazie a questo Master in Machine Learning coprirete dalle basi dell'apprendimento automatico all'applicazione pratica di algoritmi avanzati, distinguendo tra machine learning e deep learning. Lavorerete anche sull'estrazione di strutture di dati e sul clustering e utilizzerete strumenti come Python, Keras, TensorFlow e OpenCV. Con moduli specializzati su Deep Learning, reti neurali, elaborazione del linguaggio naturale (NLP), chatbot, computer vision e integrazione del machine learning con Arduino. Inoltre, si lavorerà ulteriormente su Python e R per concentrarsi sulle statistiche. La combinazione di teoria e pratica fornisce una formazione completa, preparando gli studenti ad affrontare le sfide del mondo reale nel campo dell'intelligenza artificiale.
Obiettivi
- Comprendere a fondo i principi del Machine Learning e distinguere le sue varie branche e applicazioni. - Padroneggiare una varietà di algoritmi, dalla classificazione ai sistemi di raccomandazione, e applicarli. - Sviluppare competenze avanzate di Deep Learning utilizzando i potenti strumenti di Python, Keras e TensorFlow. - Applicare tecniche avanzate di PLN per costruire chatbot e comprendere il loro ruolo nell'IA. - Acquisire competenze nella programmazione della computer vision con Python e OpenCV per l'analisi. - Esplorare l'integrazione del Machine Learning con Arduino, per progetti di AI embedded.
Uscite professionali
Le opportunità professionali di questo Master in Machine Learning vi permetteranno di lavorare in ruoli chiave in aziende tecnologiche, nella ricerca, nello sviluppo di software e nella consulenza. Dai data scientist agli sviluppatori di intelligenza artificiale e ai programmatori specializzati in visione artificiale. In generale, per molti settori che richiedono l'analisi dei dati.
A cosa ti prepara?
Con questo Master in Machine Learning sarete preparati non solo a comprendere i principi teorici del Machine Learning, ma anche ad applicare efficacemente queste conoscenze in progetti pratici. Al termine, sarete in grado di affrontare le sfide del mondo reale nello sviluppo di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale, dalla creazione di modelli all'implementazione in ambienti hardware specifici.
Per chi è?
Il Master in Machine Learning si rivolge a studenti e professionisti alla ricerca di una formazione completa in intelligenza artificiale. È ideale per chi ha un background in informatica, ingegneria o scienza dei dati e vuole specializzarsi e progredire nel campo del Machine Learning.
Metodologia
Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.
Carattere ufficiale
Delle informazioni
Questa formazione non è inclusa nell'ambito della formazione ufficiale regolamentata (educazione dell'infanzia, istruzione primaria, istruzione secondaria, formazione professionale professionale ufficiale, diploma di maturità, diploma universitario, master universitario ufficiale e dottorato).

Indice Master In Machine Learning

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  1. UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE ALL'APPRENDIMENTO AUTOMATICO
  2. UNITÀ DIDATTICA 2. ESTRAZIONE DI STRUTTURE DATI E CLUSTERING
  3. UNITÀ DIDATTICA 3. SISTEMI DI RACCOMANDAZIONE
  4. UNITÀ DIDATTICA 4. CLASSIFICAZIONE
  5. UNITÀ DIDATTICA 5. RETI NEURALI E DEEP LEARNING
  6. UNITÀ DIDATTICA 6. SISTEMI DI SCELTA
  1. UNITÀ DIDATTICA 1. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS E TENSORFLOW
  2. UNITÀ DIDATTICA 2. SISTEMI NEURALI
  3. UNITÀ DIDATTICA 3. RETI A SINGOLO STRATO
  4. UNITÀ DIDATTICA 4. RETI MULTISTRATO
  5. UNITÀ DIDATTICA 5. STRATEGIE DI APPRENDIMENTO
  1. UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE ALLA PLN
  2. UNITÀ DIDATTICA 2. PLN IN PYTHON
  3. UNITÀ DIDATTICA 3. CALCOLO DELLA SINTASSI PER PLN
  4. UNITÀ DIDATTICA 4. CALCOLO DELLA SEMANTICA PER PLN
  5. UNITÀ DIDATTICA 5. RECUPERO ED ESTRAZIONE DI INFORMAZIONI
  6. UNITÀ DIDATTICA 6. COS'È UN CHATBOT?
  7. UNITÀ DIDATTICA 7. RELAZIONE TRA IA E CHATBOT
  8. UNITÀ DIDATTICA 8. AREE DI APPLICAZIONE DEI CHATBOT
  1. UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE E INSTALLAZIONE DI OPENCV
  2. UNITÀ DIDATTICA 2. GESTIONE DI FILE, TELECAMERE E INTERFACCE GRAFICHE
  3. UNITÀ DIDATTICA 3. ELABORAZIONE DELLE IMMAGINI
  4. UNITÀ DIDATTICA 4. ISTOGRAMMI E TEMPLATE MATCHING
  5. UNITÀ DIDATTICA 5. COLORI E SPAZI COLORE
  6. UNITÀ DIDATTICA 6. RILEVAMENTO DEI VOLTI ED ESTRAZIONE DELLE CARATTERISTICHE
  7. UNITÀ DIDATTICA 7. APPRENDIMENTO AUTOMATICO
  1. UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE E PRIMI PASSI
  2. UNITÀ DIDATTICA 2. PREPARAZIONE DI ARDUINO E CONFIGURAZIONE DELL'AMBIENTE PYTHON
  3. UNITÀ DIDATTICA 3. CODIFICA E CONTROLLO DI ARDUINO CON PYTHON
  4. UNITÀ DIDATTICA 4. GESTIONE DEGLI INGRESSI ANALOGICI CON PYTHON
  5. UNITÀ DIDATTICA 5. UTILIZZO DELLE USCITE ANALOGICHE
  6. UNITÀ DIDATTICA 6. INTRODUZIONE ALL'APPRENDIMENTO AUTOMATICO
  7. UNITÀ DIDATTICA 7. RETI NEURALI, SERIE TEMPORALI E PROBLEMI DI REGRESSIONE
  8. UNITÀ DIDATTICA 8. OTTENIMENTO DEI PARAMETRI IN ARDUINO E GENERAZIONE DI SERIE DI DATI
  9. UNITÀ DIDATTICA 9. ELABORAZIONE DEI DATI E FASE DI ADDESTRAMENTO
  10. UNITÀ DIDATTICA 10. CREAZIONE DI RETI NEURALI ARTIFICIALI E APPLICAZIONI CON ARDUINO E TENSORFLOW CON KERAS
  1. UNITÀ DIDATTICA 1. INTRODUZIONE ALLA SCIENZA DEI DATI
  2. UNITÀ DIDATTICA 2. I DATABASE RELAZIONALI
  3. UNITÀ DIDATTICA 3. PYTHON E L'ANALISI DEI DATI
  4. UNITÀ DIDATTICA 4. R COME STRUMENTO PER I BIG DATA
  5. UNITÀ DIDATTICA 5. PRE-ELABORAZIONE ED ELABORAZIONE DEI DATI
  6. UNITÀ DIDATTICA 6. ANALISI DEI DATI

Qualifica Master In Machine Learning

Master In Machine LearningMaster In Machine LearningMaster In Machine LearningMaster In Machine Learning
Diploma di Master in Machine Learning di 1500, rilasciato da EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, appartente al piano formativo Euroinnova Formazione e recante il marchio di eccellenza accademica in educazione on-line rilasciato da QS World University Rankings. Se lo desideri, puoi richiedere il titolo con Apostilla dell'Aja.

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