Python per Machine Learning e Artificial Intelligence

Impara la Programmazione con Python per Machine Learning e AI, sviluppa la tua Rete Neurale Artificiale con Numpy !

What you'll learn

Programmare con Python
Basi di Programmazione Procedurale
Basi di Programmazione ad Oggetti
Basi di Machine Learning
Sviluppare una Rete Neurale da Zero
Utilizzare le Principali Librerie della Standard Library
Installare Moduli Esterni con PIP e Conda
Creare e gestire Ambienti Virtuali con Virtualenv e Conda
Sfruttare il Modulo Numpy per il Calcolo Scientifico
Utilizzare Jupyter Notebook

Course content
33 sections • 175 lectures • 11h 38m total length

Requirements

Nessun prerequisito è richiesto per seguire questo corso

Description

Artificial Intelligence (AI) e Machine Learning (ML) sono il presente e il futuro della Tecnologia e dietro a queste discipline innovative c'è un unico linguaggio di programmazione: Python.


Ad oggi Python è il terzo linguaggio di programmazione più utilizzato al mondo e i suoi campi di applicazioni sono infiniti:

Sviluppo Web (Django/Flask)

Sviluppo Mobile (KIVY)

Sicurezza Informatica (Scapy)

Analisi Dati (Pandas)

Analisi Scientifica (SciPy)

Calcolo Numerico (Numpy)


Ed è proprio grazie alla suo incredibile rapporto tra semplicità e potenza nel calcolo scientifico che Python è diventato il linguaggio di riferimento per Machine Learning e Artificial Intelligence.


La maggior parte delle librerie per AI e ML più popolari e utilizzate sono sviluppate proprio in Python come Scikit-Learn, Keras, Tensorflow (Google) e PyTorch (Facebook).


Lo scopo di questo corso è fornirti la conoscenza di programmazione con Python necessaria per avviare la tua avventura in AI e ML. A questo scopo abbiamo organizzato il corso in quattro parti più un progetto finale, in cui svilupperemo una Rete Neurale Artificiale da zero, utilizzando unicamente numpy per il calcolo di vettori e matrici.


Ogni sezione di Teoria e accompagnata da una sezione di Esercitazione, in cui potrai mettere in pratica le nozioni apprese su delle Challenge suggerite da noi !


Ma vediamo insieme le parti del corso.


PARTE 1: PROGRAMMAZIONE CON PYTHON

In questa prima parte del corso vedremo come eseguire del codice Python e configurare il nostro Ambiente di Sviluppo utilizzando il software Anaconda. Subito dopo ci addentreremo nella programmazione, partendo da variabili e tipi di dati, passando per le collezioni e terminando con le istruzioni condizionali e i cicli.


PARTE 2: PARADIGMI DI PROGRAMMAZIONE

Python è un linguaggio multi paradigma, questo vuol dire che possiamo utilizzarlo adottando diversi stili di programmazione, qui vedremo i principali:

Programmazione Procedurale: in cui parleremo di come organizzare il codice in funzioni riutilizzabili

Programmazione Orientata agli Oggetti: in cui parleremo di come astrarre la logica del codice all'interno di classi specifiche.


PARTE 3: PYTHON AVANZATO

Giunti a questa parte avremo acquisito delle solide basi di programmazione con Python e saremo pronti ad affrontare gli argomenti più complessi, come:

Gestire le Eccezioni in Python

Operare su file di testo

Suddividere il codice in Moduli

Utilizzare i Moduli della Standard Library (OS, Time, Datetime, Math, CSV)

Installare nuovi moduli con PIP

Creare un ambiente virtuale con Virtualenv e Conda.


PARTE 4: PYTHON E IL CALCOLO SCIENTIFICO

In questa sezione studieremo il modulo Python de-facto per il calcolo scientifico, quello che da la vita a Scikit-Learn, Tensorflow, Pandas e molte altri moduli usati in ambito ML e AI, sto parlando di Numpy.


PROGRETTO FINALE: SVILUPPARE UNA RETE NEURALE ARTIFICIALE DA ZERO

In questa ultima parte del corso introdurremo brevemente il Machine Learning e osserveremo il funzionamento di una Rete Neurale Artificiale, dopodichè passeremo a sporcarci le mani sviluppando la nostra Rete Neurale personale e la utilizzeremo per riconoscere dei numeri scritti a mano.


SEZIONE BONUS ! RICONOSCERE TUMORI MALIGNI

In questa ultima sezione bonus addestreremo la Rete Neurale che abbiamo sviluppato a riconoscere tumori al seno maligni, partendo da degli esami radiologici.

Who this course is for:

Studenti e Appassionati che vogliono imparare a programmare con Python
Professionisti interessati a Machine Learning e AI che vogliono apprendere le basi di programmazione necessarie