Data Science & AI ,

Machine Learning con Python

Grazie a questo corso avanzato, imparerai le principali tecniche di Machine Learning, Natural Language Processing e reti neurali artificiali. Potrai utilizzare Python per risolvere problemi complessi di Machine Learning. Imparerai ad eseguire il Sentiment Analysis, ad ottimizzare i modelli per migliorare la qualità della predizione e avrai tutti gli strumenti per decidere come affrontare un qualsiasi problema di Data Science.

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Riccardo Galeotti

Machine Learning con Python – Dalla A alla Z

Il corso Machine Learning con Python: dalla A alla Z di DigitalDojo.it ti insegnerà le principali tecniche di Machine Learning, natural language processing e reti neurali. Potrai utilizzare Python per risolvere problemi complessi di Machine Learning e avrai tutti gli strumenti per decidere come affrontare un qualsiasi problema di Data Science.

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Corso Content

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INTRODUZIONE AL CORSO - TEASER GRATUITO [CINTURA BIANCA]

1.A – Introduzione al corso 6 Lezioni Esempio Sezione

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Contenuto Sezione

Completamento: 0% 0/6 Steps

Presentazione modulo 1 [ml1]

1.1 – Perché Questo Corso? Obiettivi, Prerequisiti e Sbocchi Professionali [ml1]

1.2 – Syllabus del Corso [ml1]

1.3 – Il Sensei del Corso [ml1]

1.4 – Requisiti minimi [ml1]

1.5 – Di cosa hai bisogno per cominciare [ml1]

1.B – Introduzione al Machine Learning 6 Lezioni | 1 Quiz Esempio Sezione

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Contenuto Sezione

Completamento: 0% 0/6 Steps

Introduzione sezione B [ml1]

1.6 – Cos’è l’intelligenza artificiale [ml1]

1.7 – Cos’è il machine learning [ml1]

1.8 – Struttura del machine learning [ml1]

1.9 – Tipologie di algoritmi per il machine learning [ml1]

1.10 – Concetti chiave [ml1]

[Machine Learning con Python] Modulo 1 – Assessment Cintura Bianca

MACHINE LEARNING [CINTURA GIALLA]

2.A – Apprendimento Supervisionato – Regressione 11 Lezioni

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Contenuto Sezione

Completamento: 0% 0/11 Steps

Presentazione modulo 2 [ml1]

Obiettivi e struttura modulo 2 [ml1]

Introduzione sezione A [ml1]

2.1 – Regressione lineare

2.2 – Regressione lineare: esercitazione pratica

2.3 – Regressione lineare multipla

2.4 – Regressione lineare multipla: esercitazione pratica

2.5 – Regressione polinomiale

2.6 – Regressione polinomiale: esercitazione pratica

2.7 – Come gestire l’over fitting

2.8 – Come gestire l’over fitting: esercitazione pratica

2.B – Apprendimento supervisionato – Classificazione 14 Lezioni

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Contenuto Sezione

Completamento: 0% 0/14 Steps

Introduzione sezione B

2.9 – K-nearest Neighbor (KNN)

2.10 – K-nearest Neighbor (KNN): esercitazione pratica

2.11 – Modelli lineari: regressione Logistica

2.12 – Regressione Logistica: esercitazione pratica

2.13 – Regressione Logistica multi classe: esercitazione pratica

2.14 – Modelli lineari: macchine a vettori di supporto (SVM)

2.15 – SVM: esercitazione pratica

2.16 – SVM per modelli non lineari

2.17 – SVM per modelli non lineari: esercitazione pratica

2.18 – Alberi decidionali

2.19 – Alberi decidionali: esercitazione pratica

2.20 – Foreste casuali

2.21 – Foreste casuali: esercitazione pratica

2.C – Ottimizzazione e Validazione del modello 7 Lezioni

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Contenuto Sezione

Completamento: 0% 0/7 Steps

Introduzione sezione C

2.22 – Mini batch gradient descend

2.23 – Mini batch gradient descend: esercitazione pratica

2.24 – Grid Search: ottimizzazione degli iperparametri

2.25 – Grid Search: esercitazione pratica

2.26 – K-Fold Validation

2.27 – K-Fold Validation: esercitazione pratica

2.D – Apprendimento non supervisionato – Clustering 7 Lezioni

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Contenuto Sezione

Completamento: 0% 0/7 Steps

Introduzione sezione D

2.28 – K-means

2.29 – K-means: esercitazione pratica

2.30 – Clustering Gerarchico

2.31 – Clustering Gerarchico: esercitazione pratica

2.32 – DBSCAN

2.33 – DBSCAN: esercitazione pratica

2.E – Riduzione della dimensionalità 7 Lezioni | 1 Quiz

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Contenuto Sezione

Completamento: 0% 0/7 Steps

Introduzione sezione E

2.34 – Principal component analysis

2.35 – PCA: esercitazione pratica – esplorazione del dataset

2.36 – PCA: esercitazione pratica – training del modello

2.37 – Linear Discriminant Analysis

2.38 – LDA: esercitazione pratica

2.39 – Concetti chiave

[Machine Learning con Python] Modulo 2 – Assessment Cintura Gialla

NATURAL LANGUAGE PROCESSING [CINTURA ARANCIONE]

3.A – Natural languages processing 10 Lezioni

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Contenuto Sezione

Completamento: 0% 0/10 Steps

Presentazione modulo 3

Struttura e Obiettivi Modulo 3

Introduzione sezione A

3.1 – NLP: introduzione

3.2 – Pre-processing di un testo

3.3 – Pre-processing di un testo: Regular Expression

3.4 – Vettorializzazione di un testo

3.5 – Vettorializzazione di un testo: esercitazione pratica

3.6 – NLP: esercitazione pratica

3.7 – NLP: esercitazione pratica (2)

3.B – Sentiment Analysis 6 Lezioni | 1 Quiz

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Contenuto Sezione

Completamento: 0% 0/6 Steps

Introduzione sezione B

3.8 – Sentiment Analysis: introduzione

3.9 – Modello Naive-Bayes

3.10 – Sentiment Analysis: esercitazione pratica

3.11 – Sentiment Analysis: Movies Review

3.12 – Concetti chiave

[Machine Learning con Python] Modulo 3 – Assessment Cintura Arancione

DEEP LEARNING [CINTURA VERDE]

4.A – Deep neural network 14 Lezioni

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Contenuto Sezione

Completamento: 0% 0/14 Steps

Presentazione modulo 4

Obiettivi e Struttura modulo 4

Introduzione sezione A

4.1 – Rete Neurali: introduzione

4.2 – Parallelo con il cervello umano

4.3 – Il perceptrone

4.4 – Reti feedforward

4.5 – Back propagation

4.6 – Iperparametri di una rete neurale

4.7 – Tipi di rete neurale

4.8 – Tensor flow playground

4.9 – Sci-kit learn: esempio di classificazione

4.10 – Keras: esempio di regressione

4.11 – Keras: esempio di classificazione

4.B – Convolutional neural network 12 Lezioni | 1 Quiz

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Contenuto Sezione

Completamento: 0% 0/12 Steps

Introduzione sezione B

4.12 – Computer vision

4.13 – Algoritmo di riconoscimento facciale

4.14 – Computer vision con reti neurali convoluzionali

4.15 – Reti neurali convoluzionali

4.16 – Convoluzione e condensazione

4.17 – Visualizzazione interattiva di una CNN

4.18 – CNN: esercitazione pratica con dataset MNIST

4.19 – CNN: database MNIST (2)

4.20 – CNN: esercitazione pratica con database CIFAR

4.21 – Concetti chiave

Video Finale

[Machine Learning con Python] Modulo 4 – Assessment Cintura Verde

[Machine Learning con Python] – Assessment Finale

Informazioni sul Sensei

Riccardo Galeotti

2 Corsi

16 iscritti

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Corso

11 Sezioni
100 Lezioni
5 Quiz
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"Ho seguito il corso Google Ads ed è davvero ben fatto, viene spiegato tutto, dalle basi come creazione dell'account, fatturazione... per arrivare alle cose più complesse come le strategie di offerta, ottimizzazione, remarketing ecc... tutto spiegato molto chiaramente. Utili i quiz alla fine di ogni capitolo in modo da capire se si sono apprese le nozioni in modo chiaro o se è necessario ripetere qualche lezione. Consiglio il corso sia a chi è alle prime armi sia a chi già conosce Google Ads ma vuole apprendere qualcosa in più ed usarlo nella propria professione."

"Sto frequentando il corso su Google Ads ed è davvero super! Quando ho letto che a tenerlo è un ex dipendente di Google ho pensato fosse già una buona premessa, trasformatasi poi subito in una certezza vista la precisione e la semplicità con cui le cose vengono spiegate, molto soddisfatto davvero!"

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Ho seguito i corsi di marketing e programmazione, consiglio sopratutto quello sul copywriting! Veramente un corso esaustivo e completo, molto chiaro il docente nello spiegare l'arte del copy. Super Consigliato!

Percorso formativo unico. Docenti con esperienza e qualità del servizio ottima. Seguirò altri corsi sicuramente!

Ho frequentato il corso Facebook for business di Elisabetta Macaione: chiaro, ho imparato termini e linee guida per il mio profilo Facebook e per la mia pagina aziendale e ho capito ad analizzare i dati del traffico. Da fare!!!!!

Ho seguito il Corso R:Starter kit per Data Scientist del percorso Data Science su questa piattaforma e ho trovato una grande ricchezza di contenuti ben presentati e ben organizzati. Ho molto apprezzato la “sensei” Isabela coinvolgente, precisa e capace di impostare un corso che presenta argomenti complessi in modo semplice con numerosi e proficui esempi. Questo corso rappresenta una base di informazioni fondamentale per chiunque voglia utilizzare R in modo professionale e risulta accessibile anche senza una grande esperienza di programmazione.

Ho avuto la fortuna di partecipare ad una lezione di Andrea Lisi e che dire.. sicuramente una professionalità ed una personalità al di fuori del normale! in grado di allargare le vedute del pensiero comune. personalmente molto colpito e consiglio a chiunque di dedicare del tempo ad ascoltare quello che ha da dire e fare.

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