Acquistando il corso sarai incluso automaticamente nel gruppo "early eagles", con i seguenti benefit:
- consulenza gratuita di un'ora via hangout/skype
- inclusione nell'apposito canale telegram in cui potrai fare domande di approfondimento sui corsi, ma anche in generale su ML e fare networking
- se vorrai, offrire feedback durante la realizzazione dei corsi
L'intuizione visiva
Scopri le idee che fanno da fondamento a tutti gli algoritmi
Gli algoritmi più usati
Quello che c'è da sapere per usare al meglio i principali algoritmi
Matematica minima essenziale
Solo la matematica strettamente necessaria per capire, passo dopo passo
Programma
-
kNN
(5:56)
-
Classificatore bayesiano, intuizione
(7:56)
-
Classificatore bayesiano, probabilità condizionata
(4:24)
-
Classificatore bayesiano, teorema di Bayes
(2:36)
-
Classificatore bayesiano, dimostrazione
(2:33)
-
Classificatore bayesiano, PRO e CONTRO
(2:12)
-
Albero di decisione, intuizione
(8:57)
-
Albero di decisione, domande frequenti
(1:43)
-
Albero di decisione, purezza di Gini
(7:23)
-
Albero di decisione, PRO e CONTRO
(2:33)
-
K-means clustering, intuizione
(8:38)
-
K-means, come scegliere K
(3:20)
-
K-means, come visualizzare i cluster
(4:57)
-
K-means, come si calcola il centroide
(4:11)
-
K-means, come si calcola l'inerzia
(3:33)
-
K-means, PRO e CONTRO
(1:17)
-
Principal Component Analysis, a cosa serve
(6:40)
-
PCA, intuizione visiva
(4:33)
-
PCA, matematica
(8:46)
-
PCA, come scegliere il numero di componenti
(1:55)
-
PCA, PRO e CONTRO
(1:29)
-
Il neurone biologico
(3:19)
-
Il neurone simulato
(4:22)
-
Strati di neuroni e non linearità
(3:54)
-
Intuizione visiva di come funziona una rete
(9:39)
-
Backpropagation
(6:51)
-
La rivoluzione del Deep Learning
(1:50)
-
Reti a convoluzioni
(7:54)
-
Reti ricorrenti, LSTM e Transformer
(5:06)
-
Reti generative avversarie
(3:48)
-
Transfer learning
(6:29)
-
PRO e CONTRO del deep learning
(7:42)
Piero Savastano
Piero e il Pollo Watzlawick sono grandi amici da sempre.
Mentre il Pollo era in guerra in Vietnam, Piero faceva ricerca in robotica al CNR.
Mentre Pollo inseguiva le gallinelle, Piero si specializzava come freelance in formazione e consulenza sulla data science - in particolare machine learning e data viz.
Mentre il Pollo guardava le stelle, Piero apriva un canale Youtube divulgativo sull'IA, lanciava un meetup mensile a Roma sugli assistenti vocali, e partecipava a conferenze nazionali e internazionali come speaker.