Interrogare l’intelligenza artificiale: strumenti e tecniche
GratuitoCentro Studio e Lavoro "La Cremeria"
Dal 27 ottobre 202620 ore
Matematica e Statistica per il Machine Learning
Matematica e Statistica per il Machine Learning
In breve
Impara online i fondamenti di matematica e statistica per il machine learning: analisi, algebra, insiemi, calcolo combinatorio, probabilità e statistica.
Formazione non è responsabile del corso. Il provider è il solo responsabile dell’iscrizione e dell’erogazione del corso. I dati sono basati su dati pubblici e potrebbero essere imprecisi o non aggiornati: verificali con il provider.
In sintesi
Il corso è un percorso online che parte dalle basi di funzioni, insiemi numerici e piano cartesiano, e prosegue con limiti, funzioni composte e funzioni di attivazione, usando GeoGebra come strumento per visualizzare i concetti. Si rivolge soprattutto a chi lavora nell'informatica e nei dati e vuole colmare il vuoto matematico necessario per affrontare machine learning e data science, senza partire da zero in algebra e analisi. Chi partecipa ottiene una lettura più solida delle funzioni che stanno dietro ai modelli e può seguire con meno difficoltà i materiali più tecnici del settore. Il corso dura 17 ore, si svolge interamente online al costo di 400 euro ed è erogato da Data Masters; non prevede un certificato di completamento.
Programma
- Introduzione
- Geogebra
- Funzioni ad una variable
- Immagine e Pre-Immagine
- Funzioni su insiemi numerici
- Biettivita e funzione inversa
- Recap su funzioni
- Piano cartesiano e rappresentazione di un punto su GeoGebra
- Insieme di punti su Geogebra
- Prime funzioni su GeoGebra
- Disuguaglianze su GeoGebra
- Funzioni lineari a una variabile
- Funzioni non lineari a una variabile
- Traslare una funzione sul piano
- Funzioni composte
- Combinazioni di funzioni e discontinuità
- Principali funzioni di attivazione
- Limiti – Parte 1
- Limiti – Parte 2
- Limiti – Parte 3
A chi è rivolto
PROFESSIONISTI IT
Professionisti IT che non possiedono le conoscenze matematiche specifiche necessarie per approfondire il campo del machine learning e della data science.
DATA ANALYST
Professionisti dell’analisi dei dati che vogliono portare le loro skill analitiche ad un livello più avanzato con la comprensione dei fondamenti di matematica e statistica alla base della data science.
DATA SCIENTIST
Professionisti nel campo della Data Science e del Machine Learning che vogliono potenziare il background matematico/statistico alla base dei modelli ML e DL che utilizzano nel loro lavoro.
DEVELOPER
Programmatori che vogliono specializzarsi in applicazioni di intelligenza artificiale e necessitano di una comprensione approfondita della matematica e della statistica per implementare e ottimizzare algoritmi di ML.
APPASSIONATI DI AI
Chi sta per lanciare una nuova startup o un progetto in intelligenza artificiale, con questo percorso apprenderà tutte le basi fondamentali necessarie a navigare con successo nel mondo AI e Machine Learning.
STUDENTI E NEOLAUREATI
Studenti e neolaureati in discipline umanistiche, scienze sociali, economia o business che desiderano acquisire competenze analitiche avanzate per migliorare le loro prospettive di carriera.
Obiettivi
Testo di Data Masters
Un percorso didattico che unisce teoria e pratica, che copre tutte le competenze matematiche fondamentali necessarie per navigare con successo nel mondo del machine learning avanzato.
Con l’aiuto di strumenti visivi come GeoGebra, esplorerai concetti chiave quali funzioni, derivate, vettori, matrici, insiemi, probabilità e statistiche, preparandoti a colmare il divario tra la programmazione e le fondamenta matematiche del machine learning.
Analisi matematica
Imparerai a utilizzare GeoGebra per comprendere funzioni, limiti e derivate.
Teoria delle probabilità
Studierai le probabilità per interpretare e gestire l'incertezza nei dati.
Algebra lineare
Approfondirai scalari, vettori e matrici per l'analisi e l'elaborazione dei dati.
Elementi di statistica
Apprenderai tecniche per analizzare e interpretare dati, comprendendo media e deviazione standard.
Requisiti di ammissione
Nessuno
Certificazione finale
Certificato di completamento
Scheda del corso
- Modalità
- Online
- Durata
- 17 ore
- Quota di partecipazione
- 400 €
- Ente organizzatore
- Data Masters
- Lingua
- Italiano
Domande frequenti
Cos'è la matematica del machine learning?
La matematica del machine learning comprende una serie di concetti e metodi matematici che sono fondamentali per sviluppare e comprendere gli algoritmi di machine learning. Questi includono l’algebra lineare, il calcolo differenziale e integrale, la probabilità e la statistica. Queste aree della matematica aiutano a formare i modelli che possono imparare dai dati, ottimizzare le prestazioni e fare previsioni accurate. Senza una solida comprensione di queste basi matematiche, sarebbe difficile non solo sviluppare, ma anche migliorare e adattare modelli di machine learning alle esigenze specifiche.
Perché è importante la statistica nel machine learning?
La statistica è cruciale nel machine learning perché fornisce i metodi per fare inferenze dai dati. Aiuta a comprendere e descrivere la natura dei dati attraverso la descrizione e l’analisi delle relazioni tra variabili e l’utilizzo di teorie probabilistiche per fare previsioni. La statistica è anche fondamentale nella valutazione della performance dei modelli di machine learning, fornendo tecniche come la validazione incrociata e i test di ipotesi per verificare l’affidabilità e l’accuratezza dei modelli.
Come posso applicare la matematica e la statistica nel machine learning?
Applicare la matematica e la statistica nel machine learning inizia con la comprensione dei dati e la loro preparazione per l’analisi, usando metodi statistici per esplorare e visualizzare dati. Successivamente, si usano tecniche di algebra lineare per supportare algoritmi di machine learning, come quelli usati nelle reti neurali, e si applicano concetti di calcolo per ottimizzare questi algoritmi attraverso metodi come la discesa del gradiente. Infine, la teoria della probabilità aiuta a gestire l’incertezza e a fare previsioni affidabili su dati nuovi.
Perché è importante imparare la matematica e la statistica per il machine learning?
La matematica e la statistica sono i fondamenti su cui si costruisce il machine learning. Queste discipline forniscono gli strumenti per comprendere e modellare i problemi complessi che si affrontano nel campo, permettendo di sviluppare algoritmi efficaci e di interpretare i dati in modo corretto. Senza una solida comprensione di queste basi, sarebbe difficile non solo creare modelli di machine learning, ma anche valutare la loro efficacia e applicabilità in scenari reali.
Cosa posso aspettarmi di imparare da questo corso riguardo la matematica e la statistica?
Questi 2 corsi sono progettati per dotarti delle conoscenze matematiche e statistiche essenziali per il machine learning, partendo dalle basi fino a concetti più avanzati. Imparerai tutto, dalla analisi matematica e algebra lineare fino alla teoria degli insiemi, calcolo combinatorio, e fondamenti di statistica e probabilità. Il tutto è strutturato per fornire una comprensione profonda e applicabile, integrando teoria e pratica attraverso esercizi e l’uso di strumenti visivi come GeoGebra.
