Nella nostra era di fiorente tecnologia intelligente e automazione, stiamo già vedendo il potenziale di trasformazione dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico in campi diversi come finanza, medicina e produzione
Questo corso offre un'introduzione pratica a questa area di ricerca focalizzata sul futuro.
Verrai introdotto al linguaggio di programmazione Python e ai fondamenti teorici dei concetti chiave di Intelligenza Artificiale e Machine Learning, prima di intraprendere regressioni lineari e affrontare la funzione di perdita, le tecniche di regolarizzazione e il compromesso bias-varianza
Esplorerai e implementerai la discesa dei gradienti stocastici per la regressione utilizzando TensorFlow e PyTorch
Il corso procede dalle semplici reti neurali alle reti neurali convoluzionali e all'implementazione della classificazione MNIST
Entro la fine del corso su AWS/Google Cloud verranno implementati problemi su larga scala di segmentazione semantica, edge detection e metrica learning
Durante il corso risolverai problemi pratici di Intelligenza Artificiale e Machine Learning provenienti da diversi domini.
Capo corso
Il dottor Naeemullah Khan è ricercatore presso Lady Margaret Hall e ricercatore post-dottorato presso il Dipartimento di Ingegneria dell'Università di Oxford.
Gruppo target
Questo corso si adatta agli studenti STEM in studi universitari o post-laurea di livello base
È richiesta una conoscenza di base del calcolo e dell'algebra lineare ed è consigliata una certa esperienza di programmazione
Non è richiesta una conoscenza pregressa di Intelligenza Artificiale, Machine Learning o del linguaggio di programmazione Python.
Obiettivo del corso
Dopo aver studiato questo corso:
• Comprenderai la teoria dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale.
• Conoscere gli strumenti di Intelligenza Artificiale e Machine Learning utilizzati nella pratica.
• Saper implementare algoritmi di base di Intelligenza Artificiale e Machine Learning e formare piccole reti per problemi pratici.
• Essere in grado di identificare e utilizzare strumenti di Intelligenza Artificiale e Machine Learning rilevanti nella loro ricerca.
• Saper implementare e distribuire algoritmi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning su AWS/Google Cloud.
Questo corso è disponibile come programma residenziale:
Dal 7 agosto 2022 al 27 agosto 2022
Questo corso è disponibile come programma online:
Dall'8 agosto 2022 al 26 agosto 2022
Scadenza domanda primo turno: 10 giugno 2022 (le domande pervenute dopo tale data saranno evase secondo disponibilità).
Inizio: 07/08/2022
Fine: 27/08/2022
Email: [email protected]
Mappa: Lady Margaret Hall, University of Oxford, Norham Gardens, Oxford OX2 6QA,UK
