Python: apprendimento automatico, ottimizzazione e applicazioni (VII edizione)

Periodo di pre-registrazione: fino al 20 settembre 2023.

Periodo di registrazione: dal 1 al 20 settembre 2023

Inizio del corso: 16 ottobre 2023

Fine del corso: 20 dicembre 2023

Crediti: 10 ECTS

Prezzo: €520 (tasse incluse)

Maggiori informazioni
: https://cfp.us.es/cursos/fc/python-machine-learning-optimizacion-y-aplicaciones/4630/storal@us.es , d.gutierrez.reina@gmail.com

Il corso di formazione continua in Python: Machine Learning, Optimization and Applications (VII Edizione), del valore di 10 crediti ECTS, e che può essere seguito di persona/online, è offerto dal Centro di Formazione Permanente dell'Università di Siviglia. Le lezioni verranno trasmesse in modo sincrono e saranno registrate e disponibili agli studenti attraverso la piattaforma di Insegnamento Virtuale dell'Università di Siviglia.

Questo corso offre un tour completo sulla programmazione di algoritmi Machine/Deep Learning e sull'ottimizzazione utilizzando il linguaggio di programmazione Python. Per questo il corso è strutturato in cinque moduli:

• Il modulo 1 copre le basi della programmazione Python e i moduli numpy, matplotlib, pandas e scipy.
Come prerequisito hai solo bisogno di conoscenze di programmazione di base, non necessariamente in Python dove inizi da zero.

• Nel modulo 2, gli studenti apprenderanno i fondamenti delle tecniche di machine learning con applicazione a regressioni, classificatori e clustering. Le lezioni includono spiegazioni teoriche e script applicativi in ​​Python utilizzando la libreria scikit-learn.

• Il Modulo 3 comprende vari metodi di ottimizzazione meta-euristica utilizzando il modulo DEAP di Python: metodi di ricerca locale basati sulla traiettoria e metodi di ricerca globale basati sulla popolazione. È inclusa anche una sezione dedicata all'apprendimento per rinforzo utilizzando la libreria Python Gym.

• Nel modulo 4, gli studenti apprenderanno i fondamenti del deep learning in Keras e Tensorflow e come applicare queste tecniche per risolvere problemi del mondo reale. Un'ampia varietà di architetture di reti neurali come reti dense, reti convoluzionali, reti ricorrenti e apprendimento per rinforzo profondo saranno studiate da un punto di vista teorico e pratico.

• Il modulo 5 è dedicato alle applicazioni. Nel corso di 5 sessioni e in classi autonome, vari professionisti accademici e del settore mostreranno esempi di applicazioni dei moduli precedenti.

Il corso sarà tenuto da esperti nel campo del machine learning e dell'ottimizzazione, che condivideranno le loro vaste conoscenze ed esperienze con gli studenti, ed è rivolto a studenti appassionati di tecnologia e desiderosi di sfruttare al meglio le opportunità offerte dal machine learning e ottimizzazione.
Le competenze acquisite in questo corso sono molto apprezzate nel settore e possono aprire le porte a una vasta gamma di opportunità di carriera. Criteri di selezione degli studenti per ordine di pre-iscrizione. Per accedere al corso non è necessario alcun titolo universitario.