I corsi machine learning sono rivolti a chi è interessato a studiare i metodi sviluppati negli ultimi due decenni relativi a questa branca dell'intelligenza artificiale.
Nato come variante della programmazione tradizionale, il machine learning si sta imponendo in ambito informatico soprattutto per l'enorme velocità con cui un computer riesce a sviluppare l'abilità di apprendere cose nuove in modo autonomo.
Compila ora il form e scarica gratuitamente la scheda del corso machine learning, oggi anche online.
- Analizzare e comprendere dati complessi
- Sviluppare modelli predittivi utilizzando algoritmi
- Ottimizzare processi aziendali utilizzando modelli di machine learning
- Sviluppare applicazioni avanzate basate sull'intelligenza artificiale
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Supera il Corso Machine Learning in 40 ore
Cosa posso realizzare
- Creare modelli predittivi per l’analisi dei dati
- Sviluppare sistemi di raccomandazione
- Lavorare su riconoscimento immagini e testi
- Applicare l’AI a sanità, finanza ed e-commerce
- Innovare con soluzioni intelligenti ai problemi reali
Sbocchi lavorativi
- Machine learning engineer: sviluppo algoritmi intelligenti per aziende e startup.
- Data analyst: analisi predittiva e gestione di big data.
- AI specialist: progettazione di sistemi basati su intelligenza artificiale.
- Ricercatore in ambito dati: sviluppo di nuovi modelli computazionali.
- Freelance tech consultant: consulenza su progetti di automazione e AI.
Perché seguire il Corso Machine Learning
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Corso Machine Learning online con certificazione
Vuoi lavorare con le tecnologie che stanno cambiando il futuro? Con il nostro corso di Machine Learning online impari i principi dell’apprendimento automatico e le applicazioni pratiche che le aziende usano per analisi predittiva, automazione e innovazione digitale.
Il percorso ti introduce ai concetti di deep learning, algoritmi e statistica computazionale, mostrandoti come macchine e software possano imparare a eseguire nuove operazioni senza essere riprogrammati.
Al termine avrai le competenze per applicare il machine learning in diversi contesti professionali, dalla ricerca allo sviluppo software fino al marketing basato sui dati.
A chi è rivolto
Il corso di Machine Learning è pensato per chi vuole costruire una carriera nel mondo dell’intelligenza artificiale e dei dati.
È ideale per:
- studenti e laureati in informatica, matematica, ingegneria che desiderano specializzarsi in AI e algoritmi
- professionisti IT che vogliono integrare nuove competenze per analisi predittiva e big data
- chi lavora nel marketing e vuole sfruttare il machine learning per strategie basate sui dati
- appassionati di tecnologia che vogliono trasformare l’interesse per l’AI in opportunità lavorativa concreta
Per ampliare la tua formazione puoi valutare anche il corso di Intelligenza Artificiale e il corso Python, linguaggio di programmazione fondamentale per il machine learning.
Certificazione Rilasciata
Al termine ricevi la certificazione di competenza Punto Net Formazione, che attesta le competenze acquisite e il project work svolto su un caso reale: preparare i dati, addestrare e valutare un modello, portarlo in produzione. Non è una certificazione rilasciata da un ente esterno.
Competenze che acquisirai
Con il corso Machine Learning online imparerai a:
- comprendere i principi di deep learning e algoritmi predittivi
- applicare tecniche di statistica computazionale
- lavorare con dati complessi per generare modelli di previsione
- sviluppare applicazioni di apprendimento automatico
- usare il machine learning per marketing predittivo e analisi di mercato
- collaborare in progetti di intelligenza artificiale e big data
Metodo di apprendimento
Il corso combina teoria, esercitazioni pratiche ed esempi reali. Avrai accesso a materiali didattici aggiornati, case study e supporto di tutor esperti per acquisire competenze concrete e spendibili.
Cos’è il Machine Learning
Il Machine Learning è un ramo dell’intelligenza artificiale che permette ai computer di imparare dai dati senza essere riprogrammati ogni volta. Grazie ad algoritmi e modelli statistici, le macchine riescono a riconoscere schemi, fare previsioni e migliorare le proprie prestazioni con l’esperienza. È la base di applicazioni moderne come assistenti vocali, motori di ricerca e sistemi di analisi predittiva.
Richiedi informazioni
Il settore del machine learning è tra i più richiesti e in crescita. Non perdere l’occasione di specializzarti in una delle competenze più ricercate dalle aziende.
Chiama 0825 607447 oppure compila subito il modulo qui sotto per ricevere il programma completo, i moduli formativi e un colloquio di orientamento gratuito.
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Corsi machine learning: programma didattico
Modulo 1. Fondamenti e strumenti
- Cos’è il machine learning e dove si usa in azienda
- Il ciclo di vita di un progetto di machine learning
- Python per il machine learning: NumPy e pandas
- Ambiente di lavoro con Jupyter
Modulo 2. Preparazione dei dati
- Pulizia dei dati e gestione dei valori mancanti
- Feature engineering: costruire variabili utili al modello
- Divisione in set di training, validazione e test
- Come evitare il data leakage
Modulo 3. Apprendimento supervisionato
- Regressione lineare e logistica
- Alberi decisionali e random forest
- Gradient boosting con XGBoost e LightGBM
- Pipeline di lavoro con scikit-learn
Modulo 4. Valutazione e ottimizzazione dei modelli
- Metriche di classificazione: precision, recall, F1, ROC-AUC
- Metriche di regressione: MAE e RMSE
- Cross-validation e ottimizzazione degli iperparametri
- Riconoscere e correggere l’overfitting
Modulo 5. Apprendimento non supervisionato
- Clustering con k-means e DBSCAN
- Riduzione della dimensionalità con PCA e UMAP
- Individuazione delle anomalie
Modulo 6. Deep learning con PyTorch
- Come funziona una rete neurale
- Reti convoluzionali per il riconoscimento delle immagini
- Transfer learning: riutilizzare modelli già addestrati
Modulo 7. Linguaggio e modelli generativi
- Embedding e rappresentazione del testo
- Transformer e libreria Hugging Face
- Uso dei modelli linguistici (LLM) tramite API
- Basi della RAG: interrogare i documenti aziendali
Modulo 8. Dal modello al prodotto
- Salvare e versionare un modello
- Esporre il modello con un’API in FastAPI
- Creare una demo con Streamlit
- Monitoraggio e basi di MLOps con MLflow
Modulo 9. Etica e normativa
- Bias nei dati e nei modelli
- Spiegabilità dei modelli con SHAP
- GDPR e obblighi dell’AI Act
Modulo 10. Project work
- Un progetto completo su un caso reale, dai dati al modello in produzione
Ottieni il tuo Certificato
Al termine del corso Corso Machine Learning, otterrai un certificato di superamento rilasciato da PuntoNet Formazione.
- Usalo nel tuo CV
- Promuovilo su LinkedIn
- Attira l’attenzione delle aziende
- Rafforza la tua credibilità
- Distinguiti nel panorama professionale
Bastano pochi secondi!
Cosa fa un professionista di machine learning?
Il professionista machine learning è una figura in grado di dialogare ad alto livello con un sistema informatico, attraverso un natural language processing (ossia interazione uomo/macchina) riuscendo non solo a programmarlo per fargli compiere delle operazioni ma anche, ed è il cuore delle sue mansioni, realizzare degli algoritmi che permettano alla macchina di “pensare” ed “imparare” a fare nuove cose sulla base dell’esperienza maturata.
Ovviamente non si parla di una reale intelligenza senziente né tantomeno di una macchina che impara al pari di un essere umano ma di una serie di codifiche (algoritmi) che insegnino meccanicamente al sistema informatico ad agire in un certo modo in base a specifici input. Una rivoluzione vera e proprio che permette a chi ha una formazione machine learning di fare maggiore affidamento sull’AI piuttosto che seguire ogni processo produttivo dalla A alla Z.
Grazie ai corsi machine learning sarà possibile implementare tali conoscenze per essere maggiormente spendibile sul mercato del lavoro.
E’ innegabile, infatti, che l’avvento dei big data, di questa immensa mole di informazioni abbia creato figure professionali in grado di gestirle ad alto livello.
Quali linguaggi di programmazione su usano nel machine learning
Il machine learning richiede linguaggi versatili e potenti per elaborare grandi quantità di dati e costruire modelli complessi. Ecco i più usati:
-
Python
È il linguaggio più popolare per il machine learning grazie alle numerose librerie come TensorFlow, Keras, Scikit-learn e PyTorch. È facile da leggere e integrare con altri sistemi. Se desideri approfondire, scopri il corso per imparare il Python -
R
Spesso usato per analisi statistiche e visualizzazione di dati, R è ideale per il machine learning grazie alla sua vasta gamma di pacchetti per l’elaborazione e l’analisi dei dati. -
Java
Viene utilizzato per applicazioni su larga scala, grazie alla sua velocità e alla capacità di integrarsi con grandi sistemi. Biblioteche come Weka e Deeplearning4j lo rendono utile per il machine learning. Per approfondire le sue potenzialità, scopri il nostro corso di Java. -
C++
C++ è scelto per la sua velocità e prestazioni, particolarmente utile quando è necessario ottimizzare algoritmi complessi e aumentare l’efficienza dei modelli. Scopri di più con il nostro corso C++. -
Julia
Questo linguaggio è noto per la sua velocità nelle operazioni numeriche, rendendolo adatto a progetti di machine learning che richiedono alte prestazioni. -
Scala
Spesso utilizzato con Apache Spark, Scala è ideale per elaborare grandi quantità di dati in modo efficiente e scalabile, caratteristica cruciale per il machine learning distribuito. -
MATLAB
Utilizzato principalmente per prototipi e simulazioni grazie alle sue potenti capacità di calcolo numerico, MATLAB offre strumenti specifici per il machine learning e la visualizzazione.
Questi linguaggi sono scelti in base alle loro capacità di gestire dati complessi, supporto di librerie specifiche e performance nel contesto del machine learning.
Domande frequenti sul corso Machine Learning
Cos’è il machine learning?
Il machine learning è un ramo dell’intelligenza artificiale che permette ai computer di imparare dai dati senza essere riprogrammati ogni volta. Con algoritmi e modelli statistici le macchine riconoscono schemi, fanno previsioni e migliorano con l’esperienza. È la tecnologia alla base di sistemi di raccomandazione, riconoscimento delle immagini, analisi predittiva e modelli linguistici.
Cosa si impara nel corso Machine Learning?
Impari l’intero ciclo di un progetto: preparazione dei dati con Python, NumPy e pandas, modelli supervisionati e non supervisionati con scikit-learn, XGBoost e LightGBM, valutazione e ottimizzazione dei modelli, deep learning con PyTorch, modelli linguistici e RAG, messa in produzione con FastAPI, Streamlit e MLflow, fino a bias, spiegabilità e AI Act.
A chi è rivolto il corso?
A studenti e laureati in informatica, matematica, ingegneria e discipline scientifiche, a sviluppatori e professionisti IT che vogliono specializzarsi in AI e dati, e a chi lavora con i dati in azienda e vuole passare dall’analisi alla costruzione di modelli predittivi.
Serve saper programmare?
Sì, è richiesta una conoscenza di base di Python: il corso usa Python in ogni modulo e parte dalle librerie per i dati, non dalle basi del linguaggio. Se parti da zero puoi seguire prima il corso Python: lo valutiamo insieme durante il colloquio di orientamento.
Che certificazione si ottiene al termine del corso?
Al termine del corso ottieni la certificazione di competenza Punto Net Formazione, che attesta le competenze acquisite e il project work realizzato su un caso reale, dai dati al modello in produzione. Non è una certificazione rilasciata da un ente esterno.
Il corso tratta anche l’intelligenza artificiale generativa?
Sì. Un modulo è dedicato a embedding, transformer e libreria Hugging Face, all’uso dei modelli linguistici (LLM) tramite API e alle basi della RAG, la tecnica che permette di interrogare i documenti aziendali con un modello linguistico.
Cosa avrò realizzato alla fine del corso?
Un project work completo su un caso reale: dalla preparazione dei dati all’addestramento del modello, fino alla sua pubblicazione tramite API e a una demo funzionante. È un progetto che puoi presentare nei colloqui di lavoro e inserire nel tuo portfolio.
Il corso si può seguire online?
Sì. Le lezioni si svolgono online in diretta con il docente, che condivide lo schermo, segue le tue esercitazioni e risponde in tempo reale. Puoi seguire da casa o dall’ufficio con il tuo computer.
Quanto costa e come si accede?
L’investimento viene definito durante il colloquio di orientamento, in base alla formula scelta e al tuo punto di partenza. Per candidarti compila il modulo nella pagina o chiama lo 0825 607447.
