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BI-REX, in partenariato con la AI Academy del Dipartimento di Ingegneria Enzo Ferrari e il laboratorio di Ingegneria Informatica AImagelab propone il “Corso Teorico e pratico in Machine e Deep Learning”. Ogni giornata sarà articolata per metà da lezioni teoriche, analisi di casi aziendali e il confronto con esperienze e modelli già implementati in aziende e per l’altra metà da sessioni pratiche su PC finalizzate a utilizzare i principali software open source di visione artificiale e apprendimento automatico.

ISCRIVITI

 

PRESENTAZIONE

Le tecnologie del Machine learning e Deep Learning combinano informatica, statistica, matematica, programmazione finalizzati alla raccolta, la collocazione, l’analisi e la gestione di una grande quantità di dati per sviluppare algoritmi di apprendimento che si evolvono e migliorano continuamente.

Le tecnologie di apprendimento automatico e le tecnologie di apprendimento approfondito hanno un enorme impatto aziendale in termini di ottimizzazione delle decisioni e delle interazioni con i clienti, di aumento dell’efficienza dei processi aziendali e di automatizzazione di più attività, di gestione delle risorse umane, di aumento delle vendite di prodotti e servizi.

 

DESTINATARI

Gli ambiti di applicazione sono i più diversi: il marketing con soluzioni di riconoscimento tramite assistenti vocali (chatbot), analisi del linguaggio naturale per rilevare abitudini e “sentimenti” dei consumatori e per la gestione intelligente delle campagne di marketing, la supply chain attraverso diversi sistemi di analisi per l’ottimizzazione della catena di approvvigionamento e di distribuzione, la manutenzione predittiva di componenti e impianti nei settori industriali, il controllo di qualità automatizzato, l’adozione di robot dotati di computer vision e destinati alla collaborazione con esseri umani (cobots), il risk management, l’HealthCare.

 

OBIETTIVI

Il corso si propone di:

  • Fornire le competenze sui modelli basati su reti neurali per la classificazione di:
    • Dati numerici;
    • Dati temporali;
    • Dati testuali;
    • 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, SKlearn di apprendimento automatico, PyTorch/TensorFlow su reti neurali e machine learning.

 

MODALITÀ DI FRUIZIONE

Il corso prevede 9 giornate, di cui 8 sessioni online di mezza giornata e 1 in presenza full time in con esercitazioni presso la Linea Pilota di Bi-Rex.

  • 27 Settembre dalle 9:00 alle 12:30 (online);
  • 28 Settembre dalle 14 alle 17:30 (online);
  • 4 Ottobre dalle 9:00 alle 12:30 (online);
  • 5 Ottobre dalle 14 alle 17:30 (online);
  • 12 Ottobre dalle 9:00 alle 12:30 (online);
  • 13 Ottobre dalle 14 alle 17:30 (online);
  • 19 Ottobre dalle 9:00 alle 12:30 (online);
  • 20 Ottobre dalle 14 alle 17:30 (online);
  • 26 Ottobre dalle 9 alle 17 (in presenza).

 

COSTO DEL CORSO

Prezzo intero: 2000 € + Iva
Sconto 10% a partire dal 2° iscritto

Prezzo Consorziati e Partner BI-REX o PMI: 1.750 € + Iva
Sconto 10% a partire dal 2°iscritto

BI-REX ha attivato un servizio a supporto dell’ottenimento di un voucher formativo attraverso i principali fondi interprofessionali, a copertura del costo d’iscrizione. Inoltre, ogni iscritto al corso avrà come bonus l’accesso gratuito per un anno a tutti i contenuti della piattaforma di e-learning BI-REX SKILLS 4 BUSINESS. Per maggiori informazioni scrivi all’indirizzo massimo.pulvirenti@bi-rex.it

 

SCARICA LA BROCHURE COMPLETA DEL CORSO
     
ISCRIVITI

 

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

Prof. Matteo Boschini, docente dell’Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia

Prof. Angelo Porrello, docente dell’Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia

Prof. Lorenzo Bonicelli, docente dell’Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia

Ing. Angelo Porrello, del laboratorio AImagelab di Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia

Ing. Matteo Boschini, del laboratorio AImagelab di Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia

Francesco Meoni, responsabile Linea Pilota BI-REX

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