Fondamenti di Intelligenza Artificiale Applicata: Concetti e Implementazione

Il campo dell'Intelligenza Artificiale si sta evolvendo rapidamente, rendendo difficile capire da dove iniziare per applicare questi potenti strumenti in modo efficace. Questo corso offre una solida base pratica per comprendere e implementare i principi moderni dell'AI. Al termine di questo corso, comprenderai i tipi fondamentali di modelli di AI, come vengono addestrati e valutati, e come applicare tecniche moderne come il prompt engineering per risolvere problemi del mondo reale. Acquisirai le conoscenze fondamentali necessarie per passare a ruoli di AI applicata. Cosa imparerai: * Comprendere le differenze chiave tra i paradigmi di apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo. * Applicare algoritmi di machine learning fondamentali, inclusi alberi delle decisioni e architetture di reti neurali di base. * Esercitarsi nella strutturazione, pulizia e preparazione di pipeline di dati essenziali per addestrare modelli di AI robusti. * Padroneggiare i principi di un prompt engineering efficace per interagire con large language models. * Configurare metriche di valutazione di base per i modelli e comprendere le tecniche per prevenire overfitting e bias. * Imparare i concetti fondamentali per il deployment e il monitoraggio dei modelli in ambienti di produzione. Il corso inizia con la terminologia essenziale e i concetti matematici, passando gradualmente a pattern di implementazione pratica per attività comuni di AI come classificazione e regressione, e concludendo con le considerazioni sul deployment. Questo corso è progettato specificamente per principianti—data analyst, sviluppatori e studenti di IT—che desiderano un percorso strutturato nel campo dell'Intelligenza Artificiale. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con modelli di AI avanzati. Inizia oggi a costruire le tue competenze nell'AI applicata.