Il corso di Machine Learning e Deep Learning mira a offrire competenze in informatica, statistica, matematica e programmazione, finalizzate alla raccolta, organizzazione, analisi e gestione di grandi quantità di dati per sviluppare algoritmi di apprendimento che si evolvono e migliorano continuamente.

Tali tecnologie hanno un impatto aziendale significativo, poiché ottimizzano una vasta gamma di processi aziendali.

L’obiettivo è quello di presentare i principali strumenti per lo sviluppo di algoritmi intelligenti e fornire le competenze sui modelli basati su reti neurali.

DESTINATARI

Responsabili IT e digital, Data Analyst e Data Scientist, Software Developer, programmatori, Software Engineer di aziende manifatturiere, del settore terziario, di istituzioni pubbliche e del settore sanitario.

MODALITÀ DI FRUIZIONE

Il corso prevede 9 giornate, si cui 8 sessioni a distanza da mezza giornata e un’ultima giornata full time con le sessioni esercitative presso la Linea Pilota di BI-REX, per un totale di 32 ore.

GIORNATE

• martedì 19 novembre, 14:00 – 17:30 (online);
• venerdì 22 novembre, 9:00 12:30 (online);
• martedì 26 novembre, 14:00 – 17:30 (online);
• venerdì 29 novembre, 9:00 – 12:30 (online);
• martedì 3 dicembre, 14:00 – 17:30 (online);
• venerdì 6 dicembre, 9:00 – 12:30 (online);
• martedì 10 dicembre: 14:00 – 17:30 (online);
• venerdì 13 dicembre: 9:00 – 12:30 (online);
• martedì 17 dicembre: 9:00 – 17:00 (in presenza).

OBIETTIVI

• fornire le competenze sui modelli basati su reti neurali per la classificazione di:

1. dati numerici;
2. dati temporali;
3. dati testuali;
4. dati visuali e multimediali;

• presentare i principali strumenti per lo sviluppo di algoritmi intelligenti;
• fornire le basi del coding di modelli a reti neurali;
• fornire le competenze per l’utilizzo dei principali software open source quali OpenCV di visione artificiale e per l’apprendimento automatico e il deep learning Py Torch.

DOCENTI

• Prof. Simone Calderara docente di Machine Learning e Deep Learning del Dipartimento di Ingegneria “Enzo Ferrari” dell’Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia, Responsabile scientifico del corso.

DOCENTI – LECTURES

• Ing. Pietro Buzzega, AImageLab Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia;
• Ing. Angelo Porrello, AImageLab Università degliStudi di Modena e Reggio Emilia;
• Ing. Lorenzo Bonicelli, AImageLab Università degliStudi di Modena e Reggio Emilia;
• Ing. Aniello Panariello AImageLab Università degliStudi di Modena e Reggio Emilia;
• Ing. Monica Millunzi AImageLab Università degliStudi di Modena e Reggio Emilia.