Intelligenza Artificiale per l'Industria 5.0:
approcci avanzati basati sul Deep Learning
8h
Intelligenza Artificiale per l'Industria 5.0:
Corsi IT da 24 ore finanziati al 70% – iscrizioni aperte
Descrizione
Questo corso fornisce una solida base teorica e pratica sul Deep Learning applicato all’Industria 5.0, concentrandosi su tecniche avanzate e strumenti di implementazione. I partecipanti impareranno i concetti fondamentali che regolano le reti neurali, con particolare attenzione al passaggio dal neurone singolo al modello Multilayer Perceptron (MLP). Inoltre, acquisiranno competenze pratiche nello sviluppo di un modello di deep learning utilizzando PyTorch, una delle librerie open-source più utilizzate.
LIVELLO
Avanzato
PER CHI
Il corso è rivolto a sviluppatori che desiderano approfondire l’uso del deep learning in ambito industriale, con un particolare focus sulle applicazioni dell’Industria 5.0.
PREREQUISITI
Sono richiesti come prerequisiti una conoscenza di base di algebra e statistica, oltre a una minima familiarità con la programmazione in Python.
Obiettivi
L’obiettivo del corso è fornire conoscenze teoriche di base sul deep learning e insegnare ai partecipanti a sviluppare e addestrare un primo modello base di deep learning utilizzando Python e la libreria open-source PyTorch. Il corso offre una combinazione di teoria e pratica, ideale per comprendere le reti neurali e applicarle nel contesto dell’Industria 5.0
Programma
Modulo 1 – Dal Neurone al MLP (Multilayer Perceptron) | 3h
introduzione ai concetti fondamentali delle reti neurali, partendo dal singolo neurone fino alle architetture MLP, utilizzate in vari scenari di deep learning.
Modulo 2 – NN Playground | 1 h
esercitazione pratica con strumenti visivi per esplorare il funzionamento delle reti neurali e i loro parametri in un ambiente simulato.
Modulo 3 – Neural Network e Metriche | 3 h
approfondimento sulle reti neurali, con particolare focus sui metodi di valutazione delle prestazioni dei modelli tramite metriche come accuratezza, precisione e recall.
Modulo 4 – Tutorial PyTorch | 1 h
laboratorio pratico per l’implementazione di un modello di deep learning utilizzando PyTorch, coprendo i principali passaggi di codifica, dall’inizializzazione del modello all’addestramento e valutazione.
ESERCITAZIONI
Le esercitazioni consentono di comprendere come applicare modelli di Deep Learning in contesti industriali e di analisi avanzata dei dati:
- analisi di dataset e preparazione dei dati per modelli di Deep Learning
- simulazione di utilizzo di reti neurali per problemi di classificazione e predizione
- studio di casi applicativi in ambito industriale
Sessioni
Contattaci all’indirizzo academy@larus-ba.it per maggiori informazioni sul calendario dei corsi
Vuoi potenziare le competenze del tuo team?
€ 1.485 + IVA* per l’intero team, per ciascun corso da 24 ore.
Offerta riservata ai gruppi da 4 e 5 persone
*Importo riferito al costo residuo in caso di finanziamento approvato, previa verifica della disponibilità dei fondi al momento della richiesta. Il finanziamento dedicato non incide sul regime “de minimis”
Finanziamenti disponibili
Tutti i nostri corsi sono cofinanziabili fino al 70% grazie ai fondi PNRR – Next Generation EU, con sconto diretto in fattura per le PMI. Il contributo non incide sul regime “de minimis”.
I finanziamenti sono disponibili grazie alla partnership tra LARUS Business Automation e SMACT Competence Center, centro di riferimento nazionale sulle tecnologie digitali.
