Descrizione del corso
Il corso "Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning – Esame" offre una panoramica approfondita dei principali concetti e metodologie nel campo dell'AI e del machine learning. Si parte dalle basi teoriche dell'apprendimento supervisionato, non supervisionato, semi-supervisionato e reinforcement, per passare alla preparazione e gestione dei dati, inclusi data cleaning, feature engineering e normalizzazione. Vengono analizzati i principali algoritmi di machine learning, come regressione, classificazione, clustering, alberi decisionali, ensemble e SVM, e illustrate le pipeline di addestramento e validazione dei modelli, comprendenti tecniche di cross-validation e metriche di valutazione (accuracy, precision/recall, F1, AUC, RMSE). Il corso affronta inoltre temi avanzati come overfitting, underfitting, regolarizzazione, interpretabilità dei modelli con strumenti come SHAP e LIME, e introduce le reti neurali e il deep learning. Un capitolo è dedicato al MLOps, con attenzione al versionamento dei dati e modelli e al monitoraggio. Infine, il percorso si chiude con una riflessione sulle implicazioni etiche, i bias, la privacy e la sicurezza legati all'applicazione dei modelli AI/ML, preparando i partecipanti a superare un esame mirato al loro impiego professionale.
Nota importante
Academy Su Academy si sostiene esclusivamente l’esame finale del corso. L’eventuale attività formativa o di preparazione può essere svolta esternamente o tramite altri canali. I quesiti del test richiamano gli argomenti indicati nella presente scheda tecnica e nel programma sintetico del corso.
Processo di certificazione
- Registrazione o accesso alla piattaforma Academy.
- Svolgimento esclusivo dell’esame finale del corso. La preparazione può essere esterna o gestita tramite altri canali formativi.
- Le domande del test richiamano obiettivi, competenze e contenuti indicati nella scheda tecnica del corso.
- Valutazione, eventuale validazione e rilascio del certificato secondo le regole applicabili al corso.
Programma sintetico
Concetti chiave di AI e Machine Learning + tipologie di apprendimento (supervisionato, non supervisionato, semi-supervisionato, reinforcement) + preparazione dati (data cleaning, feature engineering, normalizzazione) + principali algoritmi ML (regressione, classificazione, clustering, alberi/ensemble, SVM) + pipeline di training/validazione (train/test, cross-validation) + metriche di valutazione (accuracy, precision/recall, F1, AUC, RMSE) + overfitting/underfitting e regularizzazione + interpretabilità e explainability (feature importance, SHAP/LIME cenni) + introduzione a reti neurali e Deep Learning (concetti base) + MLOps di base (versionamento dati/modelli, monitoraggio) + etica, bias, privacy e sicurezza nei modelli
Scheda tecnica
Obiettivi formativi
- Comprendere i principi fondamentali di AI e machine learning.
- Applicare tecniche di preparazione dati e ingegneria delle feature.
- Saper utilizzare e valutare i principali algoritmi ML.
- Implementare pipeline di training e validazione.
- Gestire problematiche di overfitting, underfitting e regolarizzazione.
- Introdurre concetti di interpretabilità e modelli di deep learning.
- Applicare principi base di MLOps.
- Riconoscere le implicazioni etiche e di sicurezza.
Competenze acquisite
- Progettazione e valutazione di modelli AI/ML.
- Preparazione e pulizia dati.
- Uso di tecniche per interpretabilità dei modelli.
- Comprensione di pratiche MLOps.
- Analisi critica di bias e privacy.
Destinatari
- Professionisti IT e data scientist in formazione.
- Laureati e tecnici interessati all’AI.
- Operatori che preparano certificazioni AI/ML.
Prerequisiti
- Conoscenze base di statistica e programmazione.
- Familiarità con concetti informatici di base.
Programma
- Fondamenti di AI e paradigmi di apprendimento.
- Preparazione dati: data cleaning, feature engineering.
- Algoritmi ML principali: regressione, classificazione, clustering, ecc.
- Training, validazione, metriche di valutazione.
- Overfitting, underfitting, regolarizzazione.
- Interpretabilità (feature importance, SHAP, LIME).
- Introduzione a reti neurali e deep learning.
- MLOps: versionamento, monitoraggio.
- Etica, bias, privacy, sicurezza.
Metodologia didattica
- Lezioni teoriche e analisi di casi studio.
- Esercitazioni pratiche e simulazioni d’esame.
Modalità di valutazione
- Esame di 60 minuti con domande a scelta multipla e casi pratici.
- Superamento con almeno 70% di risposte corrette.
Durata
- 60 minuti d’esame.
Attestazione
- Certificato di superamento disponibile con contributo di 50,00 euro.
Risultati attesi
- Capacità di progettare e valutare modelli ML in scenari reali.
- Consapevolezza delle problematiche etiche e operative nell’impiego AI.