Cosa sono il Machine Learning, il Deep Learning e l’Intelligenza Artificiale?

Matteo Telentinis

Il Machine Learning è un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale che si occupa di sviluppare algoritmi e tecniche che consentono ai computer di apprendere da dati ed esperienze in autonomia, senza essere esplicitamente programmati. Il Deep Learning è un ulteriore sottoinsieme che studia le reti neurali artificiali, ovvero modelli computazionali che si ispirano al funzionamento del cervello umano. L’Intelligenza Artificiale è la disciplina che si rifà ai suddetti modelli e si occupa di creare macchine e sistemi in grado di eseguire compiti che richiedono intelligenza umana, come il ragionamento, l’apprendimento, la comprensione del linguaggio ed il problem solving.

In questa Netclass esploriamo i principi fondamentali del Machine Learning, del Deep Learning e dell’Intelligenza Artificiale, nonché i vantaggi e le applicazioni riguardanti queste tecnologie emergenti ed interconnesse, e come sfruttarle efficacemente nel contesto lavorativo. Avrai l’opportunità di comprendere in che modo i suddetti modelli stanno trasformando le aziende e come puoi applicarli nel tuo contesto lavorativo.

Obiettivi del corso

Attraverso un mix di teoria e pratica, la NetClass fornirà consigli e strumenti utili per comprendere come sfruttare al meglio il Machine Learning, il Deep Learning e l’Intelligenza Artificiale nel contesto lavorativo.

Nello specifico, a fine corso i partecipanti saranno in grado di:

Comprendere il concetto di Machine Learning e descrivere i suoi principi fondamentali.
Distinguere tra Machine Learning, Deep Learning e Intelligenza Artificiale e spiegare le loro differenze.
Sviluppare una comprensione approfondita dei diversi approcci di Machine Learning
Valutare i vantaggi e le applicazioni del Machine Learning in vari settori come l’Industria 4.0.
Utilizzare il Machine Learning per automatizzare compiti complessi, come il riconoscimento di pattern e la previsione.

Focus on

Cos’è il Machine Learning e come funziona
Differenze tra Machine Learning e Deep Learning
Fondamenti di Intelligenza Artificiale
Applicazioni del Machine Learning nell’industria 4.0
Approcci di apprendimento supervisionato e non supervisionato
Utilizzo di dati per addestrare modelli di Machine Learning
Introduzione al Deep Learning e alle reti neurali
Analisi predittiva e vantaggi del Machine Learning

A chi è rivolto

La NetClass è rivolta a professionisti del settore IT, data scientist, analisti dei dati e a tutti coloro che vogliono acquisire una solida comprensione dei modelli di Machine Learning, Deep Learning e dell’Intelligenza Artificiale, e desiderano utilizzare questi strumenti per migliorare le proprie performance lavorative.

Metodologia

La NetClass ha una durata di circa 1 ora, divisa in 4 capitoli da 15 minuti ciascuno, che possono essere fruiti nell’ordine desiderato.

Ogni capitolo contiene immagini, keywords, approfondimenti, consigli pratici da mettere in atto da subito. A fine capitolo, dei post-tips interattivi aiutano a focalizzare i takeaway, ripercorrere e sedimentare i concetti chiave della lezione.

Al termine si può effettuare un test di valutazione per verificare le competenze acquisite.

Infine, un questionario di feedback consente di condividere il proprio gradimento in merito al corso fruito.

Cosa ottengono i partecipanti

I partecipanti avranno a disposizione:

Accesso individuale alla Netclass con la possibilità di rivedere in qualsiasi momento sia l’intero corso che uno qualsiasi dei capitoli a scelta.
Materiali di approfondimento sotto forma di documenti scaricabili o link da consultare online
Un test di valutazione finale
Un questionario di feedback
Attestato di completamento: su richiesta e dopo aver completato l’intero corso e il test finale

Our Master

Matteo Telentinis

Esperto di marketing e analisi dei dati, docente e formatore.

Laurea in Economia Aziendale. Inizialmente ricopre il ruolo di Responsabile Marketing e Responsabile Commerciale in una Software Hause. Successivamente decide di diventare libero professionista specializzato in Strategie di Marketing & Advertising. Col tempo sviluppa e affina la sua esperienza e diventa un esperto di Analisi dei Dati. Oggi è CEO della Social Solution azienda che conta una decina di collaboratori e che ha al suo interno 2 divisioni: Web Agency e Consulenza Manageriale. È anche docente Universitario presso lo IAAD di Bologna e insegna Storia del Digitale.