Corso Python: Machine Learning, Ottimizzazione e Applicazioni (VII Edizione)

Periodo di pre-registrazione: fino al 20 ottobre 2024

Periodo di registrazione: dal 1 al 20 ottobre 2024

Inizio del corso: 20 novembre 2024

Fine del corso: 30 gennaio 2025

Crediti: 10 ECTS

Prezzo: €560 (tasse incluse)

Maggiori informazioni : https://cfp.us.es/cursos/fc/python-machine-learning-optimizacion-y-aplicaciones/4724/storal@us.es , d.gutierrez.reina@gmail.com

Il corso di formazione continua in Python: Machine Learning, Optimization and Applications (VIII 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 in 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 Python DEAP: 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 dell'apprendimento automatico 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 dall'apprendimento automatico e dall'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.