A chi è rivolto questo corso di apprendimento automatico?

È rivolto a responsabili di prodotto, responsabili operativi e finanziari, fondatori e chiunque debba approvare o acquistare un sistema di apprendimento automatico, oppure lavorarci a fianco. Potresti dover esaminare il modello di un fornitore per prevedere l'abbandono dei clienti, decidere se valga la pena finanziare un progetto di previsione o spiegare ai clienti una funzionalità basata sull'apprendimento automatico.

A chi non è rivolto questo corso di apprendimento automatico?

Non è pensato per chi lavora già come ingegnere dell'apprendimento automatico o scienziato dei dati e cerca una formazione specialistica avanzata. Il percorso principale non prevede derivazioni matematiche e le lezioni facoltative di programmazione in Python partono da zero, non da un livello di ricerca. Se cerchi un percorso a tempo pieno per trovare lavoro nell'apprendimento automatico, scegli un modulo universitario o un corso intensivo a indirizzo ingegneristico; qui non è garantito alcun impiego. Questo corso è rivolto a chi lavora a fianco di questi professionisti e a chiunque voglia iniziare con un primo approccio pratico.

Che cosa imparerò, modulo per modulo?

I moduli costruiscono un modello mentale unitario dell'apprendimento automatico, per poi applicarlo alle decisioni che affronti davvero.

1. Che cos'è l'apprendimento automatico

Apprendere schemi dagli esempi invece di scrivere regole: le differenze rispetto all'IA generativa e all'automazione semplice.

2. Dati di addestramento

Etichette, caratteristiche e dati storici: perché la qualità di un modello dipende dagli esempi su cui è stato addestrato.

3. Modelli e previsioni

Classificazione, previsione di valori numerici e ordinamento, spiegati con esempi aziendali anziché con equazioni.

4. Valutazione e sovradattamento

Dati di test, differenza tra accuratezza, precisione e richiamo spiegata in termini semplici, e perché un modello perfetto nei test può fallire nell'uso reale.

5. Distorsioni e deriva

Come i dati storici incorporano disparità di trattamento e perché le prestazioni dei modelli peggiorano quando cambiano clienti e mercati.

6. Definire e valutare criticamente un progetto di apprendimento automatico

Definire la decisione da prendere, il criterio di successo e il costo degli errori, e le domande da porre a fornitori e team.

Come si adatta a me il percorso personalizzato?

La verifica iniziale stabilisce se l'argomento è nuovo per te o se hai già assistito a dimostrazioni dei fornitori e quali decisioni prendi. Gli esempi per un responsabile di prodotto riguardano le funzioni di raccomandazione e ordinamento; quelli per un responsabile finanziario le previsioni e le segnalazioni di frode. Se sai già spiegare la differenza tra dati di addestramento e dati di test, passi direttamente alla valutazione.

Su cosa mi esercito?

Ti eserciti a leggere, definire i requisiti e valutare criticamente i lavori di apprendimento automatico. Le attività vengono valutate in base a una griglia visibile, con un riscontro specifico, e puoi richiedere la revisione di un punteggio.

Esempio di attività: a Lumen Ledger, un'azienda fittizia di software, viene presentato il modello di un fornitore per prevedere l'abbandono dei clienti, con un'accuratezza del 95 percento. Solo il 4 percento dei clienti abbandona effettivamente l'azienda. Spieghi perché il dato sull'accuratezza, da solo, dice poco ed elenchi quali informazioni chiederesti invece. La griglia di valutazione verifica che tu rilevi che prevedere 'nessun abbandono' per tutti darebbe un'accuratezza del 96 percento, chieda quanti clienti che abbandonano davvero vengono individuati dal modello, quali dati sono stati usati per i test e con quale frequenza il modello verrà riaddestrato.

Quanto dura il corso di apprendimento automatico?

Ogni lezione dura da 10 a 15 minuti. La durata del percorso dipende dal test iniziale e dalla regolarità con cui studi, quindi non c'è un totale fisso di ore. Chi conosce già i dati e la statistica spesso procede più rapidamente nei primi moduli.

Che cosa ottengo alla fine?

Concludi con una valutazione pratica finale: esaminare una proposta di apprendimento automatico e scrivere una breve nota decisionale. Superandola ottieni un certificato riconosciuto sui fondamenti dell’apprendimento automatico per professionisti. Non è una qualifica accreditata e non certifica competenze ingegneristiche.

Quanto costa?

Le basi dell'apprendimento automatico sono incluse in ogni piano. Il piano individuale costa USD 79 al mese o USD 790 all'anno. Il piano per i team costa USD 189 al mese o USD 1,890 all'anno e comprende fino a 3 membri, più USD 49 al mese o USD 490 all'anno per ogni membro aggiuntivo. Per i team di almeno 25 membri sono previste tariffe a volume. Si inizia con una prova gratuita di 7 giorni, senza carta di credito.