PERCORSO

Il Machine Learning e l’Intelligenza Artificiale sono tecnologie sempre più pervasive nella vita di tutti i giorni. Dall’analisi predittiva del funzionamento di una macchina, alla classificazione dei prodotti, agli assistenti vocali intelligenti fino ad applicazioni che permettono di tradurre de testi fotografati in qualsiasi lingua del mondo.

La piattaforma di AI sviluppata da Microsoft su Cloud Azure consente l’accesso a modelli pre-trainati sulla base dati più grande del mondo, il web, tramite servizi low-code per poter implementare e beneficiare di queste tecnologie nelle nostre applicazioni riducendo il time-to-market nell’adozione di una soluzione di Intelligenza Artificiale.

Ma oltre ad una gamma di Servizi Cognitivi per applicazioni visual, text & voice, Microsoft mette a disposizione l’ambiente Azure Machine Learning Studio: una piattaforma dove Data Scientist possono collaborare a progetti code-first integrando e beneficiando anche degli strumenti low-code.

In questa giornata vedremo una panoramica dei più comuni algoritmi di Machine Learning, le loro applicazioni e le loro potenzialità, e attraverso demo interattive si toccheranno con mano le potenzialità dei Cognitive Services Azure e dell’ambiente Azure Machine Learning Studio nella sua duplice veste: low code e code-first.

VIRTUAL ROOM

Il corso si svolge sulla piattaforma Microsoft Teams. Se non ce l’hai è possibile scaricare ed installare sul tuo computer l’applicativo tramite questo link (scelta consigliata).
In alternativa è possibile accedere direttamente da Internet browser a questo indirizzo.
Qualche giorno prima dell’inizio del corso riceverai, all’indirizzo email con cui ti sei iscritto e registrato a Teams, un link per la partecipazione.

PROGRAMMA

ISCRIZIONE

Location: Aula virtuale – Microsoft Teams
Orari: 10.00 – 17.00

MATTINO

Introduzione al Machine Learning (1h)

I servizi Azure per il Machine Learning:
Cognitive Services
Azure Machine Learning Studio

POMERIGGIO

Demo Interattiva:
Reazione di un cognitive service account
Esempio di utilizzo: Analisi delle immagini con Custom Vision AI
Esempio di utilizzo: analisi del sentimento con Text Analytics
Creazione di un Azure Machine Learning Studio Workspace
Esempio di utilizzo: Pipeline Designer semi-low code
Esempio di utilizzo: Auto ML: Low Code
Cenni di utilizzo dei Notebook code-first

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DATE

  • 18 Maggio 2022

DOCENTE

Luca Malinverno

Prima di entrare in Porini per occuparsi di Data Science (Ricerca, Consulenza e Formazione) ha studiato e lavorato all’Università nel campo della Fisica delle Particelle. Amante tanto della montagna quanto della tecnologia, nella Data Science ha trovato il modo di applicare il metodo dell’analisi della natura al mondo sintetico dei dati. Linfa vitale per chi punta tutto sul futuro.