Introduzione all'IA con Python
A course by Rodrigo MontemayorProgrammatore
A course by Rodrigo Montemayor, Programmatore
Impara i fondamenti dell'intelligenza artificiale e come applicarla nella risoluzione di problemi
Grazie al machine learning, tutti i settori stanno rivoluzionando il modo in cui lavorano. In questo corso online, l'esperto programmatore Rodrigo Montemayor ti insegnerà da zero i fondamenti dell'apprendimento automatico con Python.
Durante le lezioni imparerai cos'è e come funziona, quali tipi esistono e come l'apprendimento automatico può essere applicato per risolvere vari problemi. Preparati a far parte del futuro dell'intelligenza artificiale.
Cosa imparerai in questo corso online?
29 lezioni & 34 download
Configurazione dell'ambiente di lavoro
14 minuti, 25 secondi
Librerie Python
2 minuti, 38 secondi
Il tuo primo modello: regressione lineare
16 minuti, 38 secondi
Regressione lineare in dettaglio
4 minuti, 47 secondi
Insiemi e analisi dei dati
20 minuti, 13 secondi
Esercizio di regressione lineare
15 minuti, 21 secondi
Cosa include questo corso?
Inizierai il corso conoscendo meglio il tuo insegnante Rodrigo Montemayor, che ti parlerà della sua carriera di programmatore e delle sue maggiori referenze.
Successivamente, vedrai cos'è l'apprendimento automatico e come può essere applicato in diversi settori. Quindi, scoprirai i tipi di apprendimento automatico esistenti.
Nella prossima unità, porrai un problema nei concetti di machine learning e capirai che i dati sono essenziali per ottenere risultati. Passo dopo passo, imparerai alcuni termini come tag, funzionalità o librerie. Quindi, creerai il tuo primo modello usando la regressione lineare. Capirai come funzionano il processo di formazione e il calcolo delle perdite per migliorare automaticamente e scoprirai i problemi più comuni.
Successivamente, Rodrigo ti darà alcuni consigli su come gestire e rappresentare i dati. Parlerà anche di un altro tipo di modello, la regressione logistica, oltre alle reti neurali. Infine, imparerai a sfruttare i modelli esistenti e precedentemente addestrati per risolvere i problemi.
What is this course's project?
Realizzerai un modello di apprendimento automatico che serve a classificare e rilevare le tue immagini utilizzando le reti neurali.
Progetti di allievi del corso
Who is this online course for?
Chiunque sia interessato ad apprendere le basi dell'apprendimento automatico.
Requirements and materials
Per svolgere questo corso avrai bisogno di una conoscenza di base di Python.
Recensioni
- 3 giorni fa
MUY BUENO
- gaspi17PLUS4 giorni fa
Explica bien y le presta atencion a las personas que programan en google colab o las que programan en visual studio code
- teveproserPLUS13 giorni fa
Hoy en dia el analisis de datos, python y la ia son las mejores herramientas para crecer, excelente curso, excelente enseñanza para la carrera profesional.
- 23 giorni fa
Curioso y refresco conocimientos y aprendo cosas en Python
- hfonlinejobsPLUS26 giorni fa
El curso está increíble la introducción lo tiene todo!!
Condivide invece i contenuti sul canale Youtube di RingaTech, con l'obiettivo di insegnare e informare su tecnologia, sicurezza informatica e intelligenza artificiale. Nell'ambito del canale ha sviluppato alcuni progetti e giochi il cui codice è disponibile al pubblico.
Contenuti
- U1
introduzione
- Presentazione
- influenze
- U2
Le basi dell'apprendimento automatico
- Cos'è l'apprendimento automatico?
- Possibilità di apprendimento automatico
- Configurazione dell'ambiente di lavoro
- U3
i tuoi primi modelli
- Tipi ed esempi di machine learning
- Dati: la base di ogni modello
- Librerie Python
- Il tuo primo modello: regressione lineare
- Regressione lineare in dettaglio
- U4
Algoritmi di apprendimento automatico
- Insiemi e analisi dei dati
- Esercizio di regressione lineare
- Regressione logistica
- Esercizio di regressione logistica
- alberi decisionali
- Esercizio sugli alberi decisionali
- U5
Più algoritmi di apprendimento automatico
- supportare le macchine vettoriali
- Supporta l'esercizio della macchina vettoriale
- Clustering con K-medie
- Esercizio di clustering con K-medie
- U6
Reti neurali e deep learning
- Intuizione e come apprendono le reti neurali
- Rete neurale di regressione
- Classificazione 1 rete neurale
- Classificazione Rete neurale 2
- Convoluzioni e filtri
- Reti neurali convoluzionali 1
- Reti neurali convoluzionali 2
- Trasferimento di apprendimento 1
- Trasferimento di apprendimento 2
- PF
Progetto finale
- Introduzione all'intelligenza artificiale con Python
Cosa aspettarsi da un corso Domestika
Impara al tuo ritmo
Divertiti imparando comodamente da casa e senza orari. Sei tu a decidere quando seguire le lezioni.
Impara dai migliori professionisti
Impara i metodi e le tecniche più utili insieme ai migliori professionisti del settore creativo.
Conosci insegnanti di grande esperienza
Ogni insegnante ti trasmetterà le sue conoscenze con passione e spiegazioni chiare, offrendoti una prospettiva professionale in ogni lezione.
Certificates
PLUSIf you're a Plus member, get a attestato personalizzato signed by your teacher for every course. Share it on your portfolio, social media, or wherever you like.
Soyez aux premières loges
Con i nostri video di alta qualità, non ti perderai neanche un dettaglio. Grazie all'accesso illimitato, puoi vedere ogni lezione tutte le volte che vuoi e perfezionare le tue abilità.
Condividi conoscenze e idee
Fai domande, chiedi pareri e offri soluzioni. Condividi la tua esperienza di apprendimento con gli altri allievi della community appassionati di creatività.
Interagisci con una community creativa globale
La community di Domestika è composta da milioni di utenti di tutto il mondo: persone curiose, piene di voglia di esplorare ed esprimere la propria creatività.
Segui corsi prodotti da veri professionisti
Domestika seleziona gli insegnanti con cura e produce ogni corso internamente, per garantirti un'esperienza di apprendimento online di eccellente qualità.
Domande frequenti
Imparerai i concetti fondamentali del Machine Learning, come applicare algoritmi a problemi reali, lavorare con la visione artificiale, preparare e analizzare dati, e sviluppare progetti pratici usando Python e librerie popolari come pandas, scikit-learn e TensorFlow.
Il corso è di livello intermedio. Si consiglia di avere conoscenze base di programmazione in Python e nozioni generali di matematica per sfruttare al meglio i contenuti e gli esercizi pratici.
È necessario avere Python installato, accesso a Google Colab o Visual Studio Code, e conoscenze base di programmazione. Si raccomanda inoltre una connessione internet stabile e un computer con risorse sufficienti per eseguire notebook e librerie di Machine Learning.
Realizzerai progetti di classificazione di immagini e testi, rilevamento di anomalie, segmentazione clienti, modelli di regressione e classificazione binaria, e applicazioni di visione artificiale usando dataset reali e librerie Python.
Il corso tratta applicazioni come visione artificiale, riconoscimento di pattern, rilevamento frodi, diagnosi medica, previsione prezzi, segmentazione clienti e sistemi di raccomandazione personalizzati.
A differenza della programmazione tradizionale, il Machine Learning permette ai sistemi di imparare dai dati e migliorare automaticamente le prestazioni, invece di seguire regole programmate esplicitamente.
Lavorerai con pandas per l’analisi dati, scikit-learn per modelli di Machine Learning, TensorFlow e Keras per reti neurali, oltre a Google Colab e Visual Studio Code per programmare ed eseguire i tuoi progetti.