Creazione di modelli di base per IA e machine learning

L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico stanno trasformando ogni settore, ma l'inizio può sembrare schiacciante.Questo corso fornisce un percorso chiaro e scritto per padroneggiare i concetti fondamentali necessari per costruire sistemi intelligenti. Alla fine di questo corso, sarai in grado di implementare con sicurezza algoritmi di apprendimento automatico essenziali, preparare dati reali per la formazione e valutare le prestazioni dei tuoi modelli predittivi. Cosa imparerai: * Comprendere le basi matematiche e teoriche degli algoritmi di apprendimento supervisionati e non supervisionato. * Praticare tecniche essenziali di preelaborazione dei dati, tra cui pulizia, normalizzazione e ingegneria delle funzionalità efficaci. * Costruire, addestrare e testare modelli predittivi di base utilizzando framework di apprendimento automatico classici. * Applicare i principi di valutazione e convalida del modello per garantire risultati robusti e accurati. * Imparare le basi di prompt engineering e modelli di generazione di recupero-aumentato (RAG) per interagire con modelli linguistici di grandi dimensioni. Il corso inizia definendo la terminologia chiave ed esplorando i fondamenti dei dati prima di immergersi nell'implementazione pratica dell'algoritmo e nel ciclo di vita del modello. Questo corso è progettato specificamente per principianti assoluti senza esperienza precedente in AI o Machine Learning.Non si presume alcuna conoscenza matematica avanzata o background di programmazione. Iniziate oggi stesso il vostro viaggio nel mondo dei sistemi intelligenti.