Corso Online: Python per Machine Learning e Artificial Intelligence

OBIETTIVI E PROGRAMMA

Artificial Intelligence (AI) e Machine Learning (ML) sono il presente e il futuro della Tecnologia e dietro a queste discipline innovative c’è un unico linguaggio di programmazione: Python, che ad oggi risulta il terzo linguaggio di programmazione più utilizzato al mondo e i suoi campi di applicazioni sono infiniti. Ed è proprio grazie al suo incredibile rapporto tra semplicità e potenza nel calcolo scientifico che Python è diventato il linguaggio di riferimento per Machine Learning e Artificial Intelligence.

OBIETTIVI

Lo scopo di questo corso è fornirti la conoscenza di programmazione con Python necessaria per avviare la tua avventura in AI e ML.
A questo scopo abbiamo organizzato il corso in quattro parti più un progetto finale, in cui svilupperemo una Rete Neurale Artificiale da zero, utilizzando unicamente numpy per il calcolo di vettori e matrici.

PROGRAMMA

Questo corso ha una durata complessiva di 11 ore.

Cap.01 Introduzione

Lezione 1.1 Introduzione al Corso | 06:53 minuti
Lezione 1.2 La Programmazione Informatica | 05:33 minuti
Lezione 1.3 Machine Learning e Artificial Intelligence | 06:27 minuti
Lezione 1.4 Perche? Python | 03:20 minuti

Cap.02 Installazione e Configurazione

Lezione 2.1 Eseguire Codice Python | 03:14 minuti
Lezione 2.2 Installare Anaconda | 04:13 minuti
Lezione 2.3 Basi di Jupyter Notebook | 04:35 minuti
Lezione 2.4 Github e Colaboratory | 06:01 minuti
Lezione 2.5 Introduzione a HackerRank | 04:00 minuti

Cap.03 Variabili e Tipi di Dati [TEORIA]

Lezione 3.1 Input e Output | 05:39 minuti
Lezione 3.2 Variabili e Tipi di Dati | 08:00 minuti
Lezione 3.3 La Formattazione | 09:35 minuti

Cap.04 Variabili e Tipi di Dati [PRATICA]

Lezione 4.1 Challenge 1 – Operazioni Aritmetiche | 01:11 minuti
Lezione 4.2 Soluzione 1 – Operazioni Aritmetiche | 02:05 minuti
Lezione 4.3 Challenge 2 – Divisioni | 01:07 minuti
Lezione 4.4 Soluzione 2 – Divisioni | 01:35 minuti
Lezione 4.5 Challenge 3 – Swapping | 00:40 minuti
Lezione 4.6 Soluzione 3 – Swapping | 02:26 minuti
Lezione 4.7 Challenge 4 – Carta d’Identita? | 03:36 minuti
Lezione 4.8 Soluzione 4 – Carta d’Identita? | 09:09 minuti

Cap.05 Collezioni di Dati [TEORIA]

Lezione 5.1 Introduzione alle Collezioni di Dati | 03:11 minuti
Lezione 5.2 Le Liste | 18:59 minuti
Lezione 5.3 Le Tuple | 06:32 minuti
Lezione 5.4 Set e Frozenset | 07:19 minuti
Lezione 5.5 I Dizionari | 07:23 minuti
Lezione 5.6 Casting tra collezioni | 05:58 minuti
Lezione 5.7 La Funzione Len e le Stringhe | 04:06 minuti

Cap.06 Collezioni di Dati [PRATICA]

Lezione 6.1 Challenge 1 – Pagelle Scolastiche | 01:54 minuti
Lezione 6.2 Soluzione 1 – Pagelle Scolastiche | 11:33 minuti

Cap.07 Istruzioni Condizionali [TEORIA]

Lezione 7.1 Introduzione alle Istruzioni Condizionali | 02:19 minuti
Lezione 7.2 Le Espressioni Booleane | 07:30 minuti
Lezione 7.3 Gli Statement IF-ELSE | 09:52 minuti
Lezione 7.4 Operatori Logici | 05:54 minuti
Lezione 7.5 Lo Statement ELIF | 04:47 minuti
Lezione 7.6 L’Espressione IF | 05:11 minuti

Cap.08 Istruzioni Condizionali [PRATICA]

Lezione 8.1 Challenge 1 – Pari o Dispari | 01:09 minuti
Lezione 8.2 Soluzione 1 – Pari o Dispari | 03:31 minuti

Cap.09 I Cicli For e While [TEORIA]

Lezione 9.1 Introduzione ai Cicli | 01:34 minuti
Lezione 9.2 Il Ciclo While| 14:21 minuti
Lezione 9.3 Il Ciclo For | 06:02 minuti
Lezione 9.4 Gli Statement BREAK e CONTINUE | 03:40 minuti

Cap.10 I Cicli For e While [PRATICA]

Lezione 10.1 Challenge 1 – Potenze | 01:03 minuti
Lezione 10.2 Soluzione 1 – Potenze | 01:14 minuti
Lezione 10.3 Challenge 2 – Secondo Classificato | 02:42 minuti
Lezione 10.4 Soluzione 2 – Secondo Classificato | 04:02 minuti
Lezione 10.5 Challenge 3 – Registro Scolastico | 01:50 minuti
Lezione 10.6 Soluzione 3 – Registro Scolastico | 06:45 minuti
Lezione 10.7 Challenge 4 – Palindromi | 01:01 minuti
Lezione 10.8 Soluzione 4 – Palindromi | 03:30 minuti

Cap.11 La Programmazione Procedurale e le Funzioni [TEORIA]

Lezione 11.1 Introduzione alle Funzioni | 04:39 minuti
Lezione 11.2 Le Funzioni con Python | 05:52 minuti
Lezione 11.3 Esempio 1 – Calcolo dell’Area di un Triangolo | 03:13 minuti
Lezione 11.4 Esempio 2 – Stampare la lista della spesa | 04:31 minuti

Cap.12 Programmi con le Funzioni [PRATICA]

Lezione 12.1 Challenge 1 – Area della Circonferenza | 00:36 minuti
Lezione 12.2 Soluzione 1 – Area della Circonferenza | 01:45 minuti
Lezione 12.3 Challenge 2 – Anni Bisestili | 01:15 minuti
Lezione 12.4 Soluzione 2 – Anni Bisestili | 03:58 minuti
Lezione 12.5 Challenge 3 – Anagrammi | 00:51 minuti
Lezione 12.6 Soluzione 3 – Anagrammi | 04:38 minuti
Lezione 12.7 Challenge 4 – Filtro di Indirizzi email | 05:01 minuti
Lezione 12.8 Soluzione 4 – Filtro di Indirizzi email | 10:00 minuti

Cap.13 La Programmazione ad Oggetti [TEORIA]

Lezione 13.1 Introduzione a Classi e Oggetti | 06:59 minuti
Lezione 13.2 Classi in Python | 06:14 minuti
Lezione 13.3 Overloading delle Funzioni | 03:56 minuti
Lezione 13.4 Usare le Docstrings | 05:19 minuti

Cap.14 Classi e Oggetti [PRATICA]

Lezione 14.1 [CHALLENGE 1] La Circonferenza | 00:54 minuti
Lezione 14.2 [SOLUZIONE 1] La Circonferenza | 06:29 minuti
Lezione 14.3 [CHALLENGE 2] Vettori | 05:18 minuti
Lezione 14.4 [SOLUZIONE 2] Vettori | 13:18 minuti

Cap.15 Eccezioni Fantastiche e come Gestirle [TEORIA]

Lezione 15.1 Introduzione alle Eccezioni | 04:05 minuti
Lezione 15.2 Anatomia di un’Eccezione | 05:14 minuti
Lezione 15.3 Tipi di Eccezione Comuni | 07:23 minuti
Lezione 15.4 TryExcept | 06:18 minuti
Lezione 15.5 Forzare Eccezioni con Raise | 03:18 minuti
Lezione 15.6 Lo Statement Assert | 03:24 minuti
Lezione 15.7 Lo Statement Finally | 02:36 minuti

Cap.16 Eccezioni Fantastiche e come Gestirle [PRATICA]

Lezione 16.1 [CHALLENGE 1] Vettori Reloaded | 01:01 minuti
Lezione 16.2 [SOLUZIONE] Vettori Reloaded | 01:58 minuti
Lezione 16.3 [CHALLENGE 2] Calcolatrice | 01:28 minuti
Lezione 16.4 [SOLUZIONE 2] Calcolatrice | 06:51 minuti

Cap.17 Operare sui Files [TEORIA]

Lezione 17.1 Aprire un File con Python | 04:58 minuti
Lezione 17.2 Leggere il Contenuto di un File | 07:15 minuti
Lezione 17.3 Codifica dei File | 02:24 minuti
Lezione 17.4 Scrivere su un File | 07:13 minuti
Lezione 17.5 Creare un nuovo File | 01:27 minuti
Lezione 17.6 Usare i Contesti | 01:54 minuti

Cap.18 Operare su Files [PRATICA]

Lezione 18.1 [CHALLENGE 1] Filtrare i Proverbi | 00:51 minuti
Lezione 18.2 [SOLUZIONE 1] Filtrare i Proverbi | 04:11 minuti

Cap.19 Dividere il Codice in Moduli [TEORIA]

Lezione 19.1 Modularizzare il Codice Python | 07:22 minuti
Lezione 19.2 Importare Funzioni e Classi da Moduli Esterni | 04:54 minuti

Cap.20 La Standard Library [TEORIA]

Lezione 20.1 Il Modulo OS | 08:06 minuti
Lezione 20.2 Il Modulo Time | 04:54 minuti
Lezione 20.3 Il Modulo Datetime | 08:41 minuti
Lezione 20.4 Il Modulo Math | 04:51 minuti
Lezione 20.5 Il Modulo CSV | 05:00 minuti

Cap.21 La Standard Library [PRATICA]

Lezione 21.1 [CHALLENGE 1] Raccolta di Poesie | 01:05 minuti
Lezione 21.2 [SOLUZIONE 1] Raccolta di Poesie | 05:26 minuti
Lezione 21.3 [CHALLENGE 2] Quanto manca al tuo Compleanno | 01:23 minuti
Lezione 21.4 [SOLUZIONE 2] Quanto manca al tuo Compleanno | 03:54 minuti
Lezione 21.5 [CHALLENGE 3] Analisi di Magazzino | 01:29 minuti
Lezione 21.6 [SOLUZIONE 3] Analisi di Magazzino | 06:57 minuti
Lezione 21.7 [CHALLENGE 4] Funzioni di una Rete Neurale | 01:59 minuti
Lezione 21.8 [SOLUZIONE 4] Funzioni di una Rete Neurale | 07:57 minuti

Cap.22 Moduli e Ambienti Virtuali [TEORIA]

Lezione 22.1 Il Python Package Index | 02:12 minuti
Lezione 22.2 Installare Moduli con PIP | 06:00 minuti
Lezione 22.3 Creare Ambienti Virtuali con Virtualenv | 07:06 minuti
Lezione 22.4 Condividere Ambienti Virtuali | 06:37 minuti
Lezione 22.5 Creare Ambienti Virtuali con Anaconda | 06:19 minuti

Cap.23 Calcolo Scientifico con Numpy [TEORIA]

Lezione 23.1 Vettori con Numpy | 08:21 minuti
Lezione 23.2 Operazioni sui Vettori | 07:49 minuti
Lezione 23.3 Matrici con Numpy | 04:25 minuti
Lezione 23.4 Ridimensionare un Array Numpy | 05:24 minuti
Lezione 23.5 Broadcasting e Operazioni tra Matrici | 13:12 minuti
Lezione 23.6 Generazione di Array | 09:02 minuti
Lezione 23.7 Sfruttare la Vettorizzazione | 05:01 minuti

Cap.24 Calcolo Scientifico con Numpy [PRATICA]

Lezione 24.1 [CHALLENGE 1] Vettore Ribaltato | 01:09 minuti
Lezione 24.2 [SOLUZIONE 1] Vettore Ribaltato | 03:12 minuti
Lezione 24.3 [CHALLENGE 2] Shape e Reshape | 00:41 minuti
Lezione 24.4 [SOLUZIONE 2] Shape e Reshape | 02:46 minuti
Lezione 24.5 [CHALLENGE 3] Transpose e Flatten | 01:04 minuti
Lezione 24.6 [SOLUZIONE 3] Transpose e Flatten | 02:55 minuti
Lezione 24.7 [CHALLENGE 4] Aritmetica degli array | 00:58 minuti
Lezione 24.8 [SOLUZIONE 4] Aritmetica degli array | 03:37 minuti

Cap.25 Machine Learning e Reti Neurali Artificiali

Lezione 25.1 Machine Learning- un’introduzione informale | 07:38 minuti
Lezione 25.2 Le Reti Neurali Artificiali | 07:38 minuti
Lezione 25.3 Addestramento di una Rete Neurale | 08:08 minuti
Lezione 25.4 La Matematica delle Reti Neurali | 07:41 minuti

Cap.26 Rete Neurale Artificiale da Zero [PROGETTO FINALE]

Lezione 26.1 Creiamo la Classe NeuralNetwork | 03:24 minuti
Lezione 26.2 Inizializziamo Pesi e Bias | 04:40 minuti
Lezione 26.3 Accuracy e Log Loss | 08:27 minuti
Lezione 26.4 Le Funzioni di Attivazione | 05:30 minuti
Lezione 26.5 Forward Propagation e Predizione | 06:50 minuti
Lezione 26.6 Backpropagation e Addestramento | 10:02 minuti
Lezione 26.7 Come Valutare il Modello | 02:24 minuti
Lezione 26.8 Carichiamo il Dataset di Immagini | 06:48 minuti
Lezione 26.9 Creiamo i Set per Addestramento e Test | 05:55 minuti
Lezione 26.10 Normalizziamo i Dati | 01:14 minuti
Lezione 26.11 Addestriamo e Valutiamo la Rete Neurale | 02:56 minuti
Lezione 26.12 Visualizziamo gli Errori della Rete | 02:22 minuti
Lezione 26.13 Carichiamo il Dataset con Pandas | 03:19 minuti
Lezione 26.14 Creiamo i Set per Addestramento e Test | 02:22 minuti
Lezione 26.15 Normalizziamo i Dati | 02:00 minuti
Lezione 26.16 Addestriamo e Valutiamo la Rete Neurale | 01:11 minuti
Lezione 26.17 Presentiamo i Risultati | 06:15 minuti

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MODALITA’ DI ACCESSO E UTILIZZO

Il corso online è fruibile sulla nostra piattaforma attraverso tutti i dispositivi: smartphone, tablet e pc collegati ad internet, l’accesso è sempre disponibile (24/24). Il corso ha una validità di 6 mesi dalla data di iscrizione e dovrà essere completato entro tale termine.

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ATTESTATO E BENEFIT

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