Si svolgerà il prossimo Venerdì 8 febbraio presso la sede dell’Ordine degli Ingegneri di Reggio Emilia

Ordine degli Ingegneri di Reggio Emilia
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Il prossimo venerdì 8 febbraio, l’Ordine degli Ingegneri di Reggio Emilia offrirà, presso la sua sede di Corso Garibaldi 42, un corso avanzato di intelligenza artificiale e deep learning, svolto dal Simone Calderara, docente presso la facoltà di ingegneria di UNIMORE.

Il corso si propone di:

  • Fornire una panoramica aggiornata delle principali tecniche e modelli di deep learning per il trattamento e l’analisi dei dati tramite algoritmi di intelligenza artificiale;
  • Fornire una introduzione alle reti neurali profonde e alle tecniche allo stato dell’arte per l’utilizzo di tali modelli per l’analisi di dati multimediali;
  • Fornire strumenti per la comprensione e l’adozione di tali tecnologie nel proprio contesto organizzativo insieme ad una panoramica dei framework software adottabili e delle basi di dati esistenti su cui trainare i modelli;
  • Fornire una panoramica delle soluzioni di contorno per l’adozione di un modello deep nel proprio business: dalla soluzione software adottabile alla gestione dei dati agli impatti economici;
  • Fornire una panoramica delle soluzioni per l’analisi del testo dalla creazione di chatbot alla comprensione del linguaggio mediante tecniche deep.

L’iscrizione al corso, al costo di 85 euro più IVA, deve avvenire esclusivamente tramite il portale dedicato.

Programma

  • ore 9:00

    Introduzione all’Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning

    Principali tecniche di AI, panoramica del deep learning e delle applicazioni

  • ore 11:00

    Image recognition and video understanding

  • Ore 13:00 Pausa pranzo
  • Ore 14:00

    Introduzione ai chatbot e all’analisi del linguaggio naturale

  • Ore 16:00

    I framework disponibili per impiantare l’AI e i linguaggi utili

    1. Principali framework: vantaggi e svantaggi
    2. Librerie note e tecniche di programmazione
    3. Gli strumenti per l’annotazione (per il trainingset) e come fare saving: strumenti collaborativi per fare dataset annotation,Crowdflower, Amazon Mechanical Turk,Dataset annotation
  • Ore 17.30

    Valutazioni economiche delle soluzioni AI

  • Ore 18:00

    Test Finale