Corsi Gratuiti GOL Istituto CEFI

Corso

Intelligenza Artificiale e Machine Learning



Durata: Collettivo : 300 ORE

Frequenza:
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Principali Software Utilizzati :

scheda Corso Intelligenza Artificiale e Machine Learning



Il Corso di Intelligenza Artificiale e Machine Learning è Gratuito , finanziato dal Programma GOL e non comporta alcun costo per l'allievo.


DESCRIZIONE del CORSO

 

L'obiettivo del corso "INTELLIGENZA ARTIFICIALE (IA) E MACHINE LEARNING (ML)” è quello di fornire ai partecipanti una comprensione approfondita dei concetti di base, delle tecniche avanzate e delle applicazioni pratiche di IA e ML, preparandoli per affrontare sfide reali e contribuire in modo significativo nell'ambito dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico.

Gli Obiettivi Didattici che si intende raggiungere con lo specifico corso sono:

  • Comprendere i principi di base di Artificial Intelligence e Machine Learning, inclusa la loro storia, sviluppo e applicazioni pratiche;
  • Acquisire competenze solide nella programmazione Python;
  •  Implementare progetti pratici e studi di caso per applicare le conoscenze acquisite e comprendere come utilizzare AI e ML in scenari reali;
  • Sviluppare competenze pratiche attraverso la progettazione e l'implementazione di un progetto finale che integri concetti appresi durante il corso.

Nel corso vengono trattati tutti gli argomenti inerenti alle offerte di lavoro attuali proprio per poter essere allineati con le esigenze delle aziende.

Requisiti:

Buona Conoscenza dei Sistemi Informatici e degli Applicativi

Valutazione e Attestazioni:

Alla fine del corso, è previsto un Esame finale per tutti coloro che hanno frequentato almeno l’80% del corso, volto a valutare conoscenze e competenze acquisite.  l’Esame, che sarà svolto presso la sede di riferimento del Corso , sarà supervisionato ed organizzato dal Responsabile del Progetto insieme al/ai Docente/i di riferimento e ad alcune risorse umane interne.

Al termine dell’esame, verrà rilasciato un Attestato di Frequenza validato Digitalmente.


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RECENSIONI Alunni

Corso Intelligenza Artificiale e Machine Learning
Giuseppe
ha Frequentato il Corso Intelligenza Artificiale e Machine Learning
  Docente: Vincenzo

E' stata un esperienza positiva da cui ho imparato alcuni aspetti del linguaggio che non conoscevo e che mi hanno permesso di sviluppare un codice più snello e preciso.


Alessandro
ha Frequentato il Corso Intelligenza Artificiale e Machine Learning
  Docente: Gianmarco

Il corso è ben strutturato e il docente è di altissimo livello, sempre disponibile ad aiutarti. Non si crea alcun problema a ripetere un argomento fin quando non lo si è capito e in caso si porta il lavoro a casa per risolvere dei problemi avvenuti durante la lezione. È un corso impegnativo, ma offre molti spunti e permette di acquisire una conoscenza generale di Python.


Attia
ha Frequentato il Corso Intelligenza Artificiale e Machine Learning
  Docente: Gianmarco

Il corso è stato interessante e molto utile


Edoardo
ha Frequentato il Corso Intelligenza Artificiale e Machine Learning
  Docente: Gianmarco

mi sono trovato eccezionalmente bene, è già il secondo corso che faccio qui al cefi e mi sento molto soddisfatto


Alessandro
ha Frequentato il Corso Intelligenza Artificiale e Machine Learning
  Docente: Daniele Cosimo Antonio Francesco

la mia esperienza è stata molto positiva, il personale è altamente qualificato e molto chiaro nelle spiegazioni, la disponibilità per chiarimenti è sempre presente anche negli orari extra curricolari.


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Qualifiche Ufficiali

Attestati di Frequenza
Validi a Livello Europeo
Accreditati Università per i Crediti Formativi.

Gli Attestati dell'Istituto Cefi sono in formato digitale con Codice anticontraffazione e sono Riconosciuti da Tutte le Aziende e Istituzioni Europee. Anche dall'estero avete accesso al Nostro Portale per stampare i Certificati per ogni evenienza di Lavoro.

Lista Attestati Rilasciati
+Linguaggio Python
+Python AI e Machine Learning

Dispense

Un Supporto Valido per la Formazione

Alla prima lezione sarà fornito il manuale on-line di supporto al corso e altro materiale didattico utilizzato dal docente durante le lezioni. Avrete quindi anche la possibilita di poter consultare il materiale ovunque vi trovate , in Aula a Casa in Ufficio anche dopo aver terminato il Corso.

Esercizi On-Line

Per esercitarsi anche fuori dall'aula

Una risorsa molto importante per poter ripetere gli esercizi svolti in aula con il docente anche da casa o dal proprio ufficio. I codici di Accesso forniti non avranno scadenza e saranno Vitalizi permettendovi di potervi esercitare anche quando avrete terminato il Corso.

Joboot

Lavoro nell'Information Technology

Per inserire non solo il vostro profilo, ma anche tutti i lavori eseguiti durante il corso e aggiornarli succesivamente, Le Aziende potranno contattarvi in base a dei criteri da voi scelti. Ad oggi Oltre 4000 dei Nostri Allievi sono riusciti a Trovare Lavoro tramite Joboot .

MODULO 1: INTRODUZIONE AD AI e ML

  • Definizione di Intelligenza Artificiale AI
  • Definizione di Machine Learning ML
  • Storia e sviluppo di AI e ML
  • Applicazioni pratiche di AI e ML
  • Panoramica dei concetti di base

MODULO 2: LINGUAGGIO PYTHON 

  • Presentazione di Python ed installazione dell'ambiente di sviluppo 
  • Introduzione al linguaggio 
  • Introduzione ai tipo di dato (int, float, str, bool, list, set, dict) 
  • Operazioni con Variabili e Casting

Operatori Condizionali e Cicli  

  • Introduzione agli operatori condizionali 
  • Utilizzo degli operatori sui dati int, float, str e bool 
  • Utilizzo degli operatori sui dati list, dict e set 
  • Operatori condizionali innestati ed inline 
  • Introduzione ai cicli 
  • Istruzioni condizionali 
  • Operazioni sui cicli (break, continue, pass)

Tipi di dato list, set e dict  

  • list e set 
  • Indexing e slicing delle liste 
  • Tipo dato dict 
  • Operazioni con le variabili 

Operazioni con i files  

  • Introduzione alle operazioni sui files (os) 
  • Operazione di lettura del file 
  • Operazione di scrittura dei file 
  • Operazioni generali 

Funzioni 

  • Funzioni con parametri 
  • Valori restituiti 
  • Funzioni per la gestione delle stringhe 
  • Funzioni per la gestione delle strutture complesse di dati 

Concetti avanzati di Python 

  • Revisione veloce dei concetti di base di Python 
  • Funzioni avanzate e argomenti posizionali e nome 
  • Funzioni lambda e map, filter, reduce 
  • Generators e yield 

Lavorare con moduli e pacchetti 

  • Importare e utilizzare moduli predefiniti 
  • Creare e organizzare pacchetti personalizzati 
  • Utilizzo di pip per gestire le dipendenze esterne 
  • Introduzione alle librerie esterne popolari (es. NumPy, Pandas) 

Utilizzo delle librerie   

  • PIP 
  • Math, Matplotlib, Autogui 
  • BeautifulSoup 

Gestione delle eccezioni  

  • Introduzione alle eccezioni e agli errori 
  • Blocco try-except per gestire le eccezioni 
  • Utilizzo del blocco finally 
  • Personalizzare le eccezioni personalizzate 

File I/O avanzato 

  • Lavorare con file binari e testuali 
  • Utilizzo del contesto di "with" per garantire la corretta chiusura dei file 
  • Scrivere e leggere file CSV e JSON 
  • Utilizzo di file come database semplici 
  • Libreria Pyauto-to-exe

Strutture dati avanzate  Liste avanzate    

  • Utilizzo di liste per implementare stack e queue 
  • List comprehension per creare liste in modo conciso 
  • Utilizzo delle funzioni di ordine superiore (es. map, filter) con le liste 
  • Introduzione alle liste annidate e multidimensionali 

Tuple, set e dictionary avanzati 

  • Tuple come strutture dati immutabili 
  • Set per gestire collezioni univoche 
  • Dictionary comprehension per creare dizionari in modo conciso 
  • Lavorare con chiavi e valori dei dizionari

Programmazione orientata agli oggetti (OOP)

  • Concetti di base di OOP (classi, oggetti, attributi, metodi) 
  • Incapsulamento, ereditarietà e polimorfismo 
  • Metodi speciali (init, str, repr, etc.) 
  • Utilizzo delle proprietà per il controllo degli attributi 

Ereditarietà e composizione

  • Utilizzo di ereditarietà per estendere le classi 
  • Composizione come alternativa all'ereditarietà 
  • Risoluzione dei conflitti di ereditarietà (method resolution order) 

Decoratori     

  • Introduzione ai decoratori di funzioni 
  • Creazione di decoratori personalizzati 
  • Decoratori per misurare il tempo di esecuzione e il debug 

Gestione delle eccezioni avanzata   

  • Gestione delle eccezioni in classi e metodi 
  • Utilizzo del modulo traceback per il tracciamento degli errori 
  • Ereditarietà delle eccezioni e creazione di eccezioni personalizzate avanzate 

Introduzione ai thread e alla concorrenza  

  • Introduzione ai thread e al concetto di concorrenza 
  • Utilizzo del modulo threading per creare e gestire i thread 
  • Gestione delle condizioni e dei blocchi di sincronizzazione 

Introduzione ai test unitari   

  • Scrittura di test unitari con il modulo unittest 
  • Organizzazione dei test in suite di test 
  • Test di copertura e best practices per i test unitari 

 

MODULO 3: STATISTICA E MATEMATICA PER ML

  • Concetti di probabilità e statistica
  • Algebra lineare e calcolo necessari per ML
  • Fondamenti della teoria delle probabilità

MODULO 4: MACHINE LEARNING SUPERVISIONATO

  • Regressione lineare e logistica
  • Support Vector Machines (SVM)
  • Alberi decisionali e foreste casuali
  • Reti neurali artificiali di base

MODULO 5: MACHINE LEARNING NON SUPERVISIONATO

  • Clustering: k-Means, Hierarchical Clustering
  • Riduzione della dimensionalità: Principal Component Analysis (PCA)
  • Algoritmi di associazione
  • Analisi delle componenti indipendenti (ICA)

MODULO 6: DEEP LEARNING

  • Reti neurali profonde
  • Convolutional Neural Networks (CNN)
  • Recurrent Neural Networks (RNN)
  • Autoencoder e Generative Adversarial Networks (GAN)

MODULO 7: APPLICAZIONI PRATICHE DI AI E ML

  • Progetti pratici e studi di caso
  • Etica e responsabilità nell'IA
  • Implementazione di modelli ML in ambienti reali

MODULO 8: STRUMENTI E FRAMEWORKS

  • Introduzione a TensorFlow e PyTorch
  • Utilizzo di scikit-learn per algoritmi ML tradizionali
  • Altri strumenti e framework di ML popolari

MODULO 9: PROGETTAZIONE PRATICA

Sviluppo di un progetto pratico

DOCENTI Area PROGRAMMAZIONE


Erion

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Classe 1980. Inizia la sua carriera iscrivendosi alla Facoltà di Ingegneria Informatica alla Sapienza. Con il passare del tempo scopre tramite la sua natura curiosa che il mondo reale può essere ban ...
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Laureato presso la Sapienza in Ingegneria Elettronica indirizzo Informatica Impegnato nella formazione da circa 30 anni, inizialmente nella programmazione (C, C++) e nella progettazione delle Basi Dat ...
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Consulente SAP dal 2003, matura esperienza in ambito tecnico su gran parte dei moduli SAP e in ambito funzionale sulla verticalizzazione SAP IS-U. Numerosi progetti italiani ed esteri, unitamente alla ...
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Laureato in Scienze dell’informazione presso l’università di scienze , matematiche e fisiche di salerno nell’anno 1993. Prima ha lavorato in un software house occupandosi della creazione di sof ...
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Per lui tutto ebbe inizio il 1965….beh spostiamoci in date più recenti: tutto ebbe inizio nel 1984 quando decise di iscriversi alla facoltà di Informatica che al tempo era chiamata ‘Scienze dell ...

Corso GRATUITO Intelligenza Artificiale e Machine Learning


Aule con una postazione ad Alunno.
Controllo Didattico Certificato Iso 9001-2015
Accesso Vitalizio al Sistema Telematico

DURATA : 300 ORE


La formazione relativa al progetto GOL è finanziata e non comporta alcun costo per l'allievo, sono Corsi finalizzati a un aggiornamento delle competenze professionali per un inserimento nel Mondo del lavoro.
Nel Corso è Compreso anche l'accesso On-Line al Sistema E-Learning dell' IstitutoCEFI.
Vi sarà fornita una Password per accedere ad un' Area Riservata comprendente tutti gli esercizi svolti durante il corso. In questo modo anche dopo la fine del corso sarà possibile ripetere gli stessi esercizi ed essere sempre aggiornati sui contenuti Didattici.

L'accesso al Sistema Telematico dell'Istituto è vitalizio

L'Istituto CEFI® è Riconosciuto MEC Center a Livello Mondiale dalla Microsoft e dalla Certiport e Accreditato dall'Aica per il rilascio della patente Europea del Computer, Accreditato per il rilascio delle certificazioni Adobe, ed è riconosciuto dalla REGIONE Lazio per erogare corsi di Formazione. IstitutoCEFI® è Centro accreditato Person Vue  per erogare certificazioni informatiche a livello Mondiale. 

DATE di INIZIO Corso Intelligenza Artificiale e Machine Learning

  • SEDE
  • INIZIO
  • ORARIO
  • FREQUENZA
  • ISCRIZIONI

  • ROMA Eur

  • Gen / Feb - 2025 *

  • 14:00-18:00

  • Lun - Mar - Mer - Gio - Ven
  • APERTE


* La Partenza del corso avverrà nel periodo indicato e in base alla pianificazione didattica.
   La data esatta sarà comunicata circa 14 giorni prima dell inizio del Corso.


REQUISITI DI AMMISSIONE


Il Programma GOL si rivolge a coloro che affrontano problemi di disoccupazione, crisi lavorativa o svolgono lavori con redditi molto bassi.

  • Beneficiari di ammortizzatori sociali in costanza di rapporto di lavoro: a legislazione vigente si tratta di quei lavoratori per i quali cioè sia prevista una riduzione superiore al 50 per cento dell’orario di lavoro, calcolato in un periodo di dodici mesi;
  • Beneficiari di ammortizzatori sociali in assenza di rapporto di lavoro: disoccupati percettori di NASPI o DIS-COLL;
  • Beneficiari di sostegno al reddito di natura assistenziale: percettori del Reddito di Cittadinanza;
  • Lavoratori fragili o vulnerabili: giovani di età inferiore ai 30 anni, che non studiano, non lavorano e non seguono un percorso di formazione (NEET), donne in condizioni di svantaggio, persone con disabilità, lavoratori maturi (55 anni e oltre);
  • Disoccupati senza sostegno al reddito: disoccupati da almeno sei mesi, altri lavoratori con minori opportunità occupazionali (giovani e donne, anche non in condizioni fragilità), lavoratori autonomi che cessano l’attività;
  • Lavoratori con redditi molto bassi (working poor): lavoratori il cui reddito da lavoro dipendente o autonomo sia inferiore alla soglia dell’incapienza secondo la disciplina fiscale.

COME ISCRIVERSI AL Corso Intelligenza Artificiale e Machine Learning GRATUITO





Se Rientri in Una delle Categorie Indicate nei Requisiti Ammissione Puoi recarti presso le Nostre Sedi

SEDE SUD Campus : Via dei Mamili, 18 - Fermata Metro A - Porta Furba
Orari di Apertura : da Lun a Ven : dalle 9 alle 20 e Sabato Mattina : 9-13

SEDE EUR : Viale Pasteur, 82 - Fermata Metro B - Palasport
Orari di Apertura : da Lun a Ven : 9-13 e 14-20

Un nostro Consulente ti darà Tutte le Indicazioni sul Corso le Informazioni per come Iscriverti ai Corsi GOL Gratuiti.

Puoi Contattarci anche dal Lunedi al Venerdi dalle Ore 9.00 alle 14.00 al seguente Numero : 06.39724474


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A seguito una lista delle Aziende che hanno scelto Cefi per i Corsi di PROGRAMMAZIONE

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