Introduzione al Machine Learning

Mercoledì 15-22-29 settembre 2021

DI COSA SI TRATTA?
Il laboratorio è pensato per partecipanti che hanno già una minima conoscenza del linguaggio di programmazione Python (o di altri linguaggi di programmazione moderni) e che vogliano conoscere i concetti base del Machine Learning. Il corso ha una forte componente pratica, dove i partecipanti avranno modo di mettere subito in atto le conoscenze acquisite tramite esercizi e attività di analisi guidate, con l’obiettivo di rendere i partecipanti subito capaci di applicare alcuni degli strumenti di Machine Learning a problemi reali. 

A CHI E’ RIVOLTO?
Imprese del settore IT, produttori di macchinari, dipendenti con competenze di programmazione, studenti universitari e/o ITS.

REQUISITI
Il corso è di livello base. Tuttavia il partecipanti deve Conoscere almeno i principi della programmazione informatica.

COSTI
Gratuito per tutti i soci Confartigianato e loro dipendenti.

DOCENTI
Il corso sarà tenuto da alcuni ricercatori della Facoltà di Informatica di Ca Foscari.

DOVE SI TERRA’
Presso Villa Fabris, Via Trieste 43, Thiene.

Durante il corso verrà approfondito l’uso della libreria SciKit-Learn per l’addestramento e la valutazione di modelli di Machine Learning. In particolare, verranno discussi gli algoritmi fondamentali per problemi di regressione e di classificazione con esercitazioni su dataset reali. Per ogni metodo saranno discussi vantaggi e svantaggi e le best practices per il loro utilizzo. Il corso si conclude con una breve introduzione alle applicazioni delle tecniche di Deep Learning.


PROGRAMMA

Mercoledì 15 settembre 2021
LEZIONE 1: Pandas, Numpy e Visualizzazione

09:00 – Breve panoramica sul linguaggio di programmazione Python e Ambienti di programmazione Python Notebooks (Jupyter, Colab)
09:30 – Esercitazione: Python
10:00 – Introduzione a Numpy: manipolazione di dati in forma matriciale
11:00 – Esercitazione: Numpy
12:00 – Pausa Pranzo
13:00 – Introduzione a Pandas: Gestione di dati in formato csv, excel
14:00 – Esercitazione: Pandas
15:00 – Funzionalità base di plotting con Pandas e Matplotlib
16:00 – Esercitazione: plotting
16:30 – Fine

Mercoledì 22 settembre 2021
LEZIONE 2: Supervised Machine Learning

09:00 – Introduzione a Supervised Machine Learning, Classificazione, Valutazione, Train vs. Test, Classificazione Binaria, Logistic Regression
10:00 – Esercitazione: Logistic Regression
10:30 – Alberi di Decisione, Classificazione multi-classe, Confusion Matrix
11:00 – Esercitazione: Alberi di Decisione
12:00 – Pausa Pranzo
13:00 – Regressione, Valutazione, Regressione Lineare
14:00 – Esercitazione: Regressione Lineare
14:30 – Alberi di Regressione, Hyper-parameter tuning, cross-validation
15:30 – Esercitazione: Alberi di Regressione e Classificazione
16:30 – Fine

Mercoledì 29 settembre 2021
LEZIONE 3: Unsupervised Machine Learning & Preliminaries of Deep Learning

09:00 – Introduzione al Machine Learning: supervised vs unsupervised. ll primo algoritmo di clustering: k-means. Valutazione del clustering.
11:00 – Esercitazione: K-means
12:00 – Pausa Pranzo
13:00 – Introduzione alle Reti Neurali, Multi-layer Perceptron
13:30 – Esercitazione: Classificazione con MLP
14:00 – Introduzione alle Reti Convoluzionali
15:00 – Casi di studio e di applicazione delle tecniche di Deep Learning
16:30 – Fine

Iniziativa promossa dalla Categoria ICT di Confartigianato Imprese Vicenza.
Il percorso si inserisce nella programmazione del progetto AVATAR,
Alto Vicentino Alleanza Territoriale per Azioni in Rete.


PER INFORMAZIONI:
Digital Innovation Hub di Confartigianato Imprese Vicenza
e-mail: info@digitalinnovationhubvicenza.it