Titolo universitario
La più grande facoltà di informatica del mondo"
Presentazioni
Questo programma ti permetterà di aggiornare le tue conoscenze in materia di Apprendimento Automatico e Data Mining in modo pratico, 100% online, senza rinunciare al massimo rigore accademico"
Questo programma è rivolto a coloro che sono interessati a raggiungere un livello di conoscenza superiore in materia di Apprendimento Automatico e Data Mining. L'obiettivo principale è consentire agli studenti di applicare le conoscenze acquisite in questo Corso universitario nel mondo reale, in un ambiente di lavoro che riproduce le condizioni che potrebbero incontrare nel loro futuro, in modo rigoroso e realistico.
Questo Corso universitario preparerà gli studenti alla pratica professionale dell'Ingegneria Informatica, grazie a una preparazione trasversale e versatile, adeguata alle nuove tecnologie e alle innovazioni del settore. Si acquisiranno conoscenze approfondite in materia di Apprendimento Automatico e Data Mining con l'aiuto di professionisti del settore.
Lo studente potrà cogliere l'opportunità di seguire questa preparazione in un formato 100% online, senza dover rinunciare ai propri impegni. Si tratta di un’occasione per aggiornare le proprie conoscenze, ottenere la qualifica in Apprendimento Automatico e Data Mining e continuare a crescere personalmente e professionalmente.
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Questo Corso universitario in Apprendimento Automatico e Data Mining possiede il programma scientifico più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:
- Sviluppo di 100 scenari simulati presentati da esperti in materia di Apprendimento Automatico e Data Mining
- Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche in materia di Apprendimento Automatico e Data Mining
- Notizie sugli ultimi progressi nel campo dell’Apprendimento Automatico e del Data Mining
- Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
- Sistema di apprendimento interattivo basato sul metodo casistico e la sua applicazione alla pratica reale
- Lezioni teoriche, domande all'esperto, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
- Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet
Questo programma ti permetterà di migliorare le tue competenze e di aggiornare le tue conoscenze in materia di Apprendimento Automatico e Data Mining"
Il personale docente comprende professionisti del settore, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.
I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.
La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale il docente deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama in Apprendimento Automatico e Data Mining.
Approfitta delle ultime tecnologie didattiche per aggiornarti in materia di Apprendimento Automatico e Data Mining senza uscire di casa"
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Piano di studi
La struttura dei contenuti è stata progettata da un personale docente dell'ingegneria informatica, consapevole dell'importanza della preparazione per approfondire quest'area di conoscenza. L'obiettivo è quello di arricchire umanamente lo studente e di innalzare il livello di conoscenza in materia di Apprendimento Automatico e Data Mining, attraverso le più recenti tecnologie didattiche disponibili.
Questo Corso universitario in Apprendimento Automatico e Data Mining possiede il programma di apprendimento più completo e aggiornato del mercato.
Modulo 1. Apprendimento Automatico e Data Mining
1.1. Introduzione ai processi di scoperta della conoscenza e ai concetti di base dell'apprendimento automatico
1.1.1. Concetti chiave dei processi di scoperta della conoscenza
1.1.2. Prospettiva storica sui processi di scoperta della conoscenza
1.1.3. Fasi dei processi di scoperta della conoscenza
1.1.4. Tecniche utilizzate nei processi di scoperta della conoscenza
1.1.5. Caratteristiche dei buoni modelli di apprendimento automatico
1.1.6. Tipi di informazione di Apprendimento Automatico
1.1.7. Concetti di base dell'apprendimento
1.1.8. Concetti di base dell'apprendimento non supervisionato
1.2. Analisi e pre-elaborazione dei dati
1.2.1. Elaborazione dei dati
1.2.2. Trattamento dei dati nel flusso di analisi dei dati
1.2.3. Tipi di dati
1.2.4. Trasformazione dei dati
1.2.5. Visualizzazione ed esplorazione di variabili continue
1.2.6. Visualizzazione ed esplorazione di variabili categoriche
1.2.7. Misure di correlazione
1.2.8. Rappresentazioni grafiche più comuni
1.2.9. Introduzione all'analisi multivariata e alla riduzione delle dimensioni
1.3. Alberi decisionali
1.3.1. Algoritmo ID3
1.3.2. Algoritmo C4.5
1.3.3. Sovrallenamento e potatura
1.3.4. Analisi dei risultati
1.4. Valutazione dei classificatori
1.4.1. Matrici di confusione
1.4.2. Matrici di valutazione numerica
1.4.3. Statistica Kappa
1.4.4. La curva ROC
1.5. Regole di classificazione
1.5.1. Misure di valutazione delle regole
1.5.2. Introduzione alla rappresentazione grafica
1.5.3. Algoritmo di sovrapposizione sequenziale
1.6. Reti neuronali
1.6.1. Concetti di base
1.6.2. Reti neurali semplici
1.6.3. Algoritmo di backpropagation
1.6.4. Introduzione alle reti neurali ricorrenti
1.7. Metodi bayesiani
1.7.1. Concetti di base della probabilità
1.7.2. Teorema di Bayes
1.7.3. Naive Bayes
1.7.4. Introduzione alle reti bayesiane
1.8. Modelli di regressione e di risposta continua
1.8.1. Regressione lineare semplice
1.8.2. Regressione lineare multipla
1.8.3. Regressione logistica
1.8.4. Alberi di regressione
1.8.5. Introduzione alle Macchine di Supporto Vettoriale (SVM)
1.8.6. Misure di bontà di adattamento
1.9. Clustering
1.9.1. Concetti di base
1.9.2. Clustering gerarchico
1.9.3. Metodi probabilistici
1.9.4. Algoritmo EM
1.9.5. Metodo B-Cubed
1.9.6. Metodi impliciti
1.10. Estrazione di testi e Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP)
1.10.1. Concetti di base
1.10.2. Creazione del corpus
1.10.3. Analisi descrittiva
1.10.4. Introduzione alla sentiment analysis
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Corso Universitario in Apprendimento Automatico e Data Mining
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