Big Data e Internet of Things (In House)

  • Apprendere le principali tecniche di trattazione di grandi moli di dati e del potenziale che può essere generato grazie all’impiego delle diverse tipologie di intelligenza artificiale

  • Introduzione storica e concettuale del paradigma “Big Data”
    Le principali novità introdotte con riferimento ad esempi reali
    Data Ingestion
    Fondamenti di Machine Learning (supervised/unsupervised, training/test, valutazione delle performance,...)
    Principali tecniche e tecnologie di Machine Learning presenti sul mercato (Clustering, Text Mining, Sistemi predittivi, Reti Neurali, Deep Learning, Image Recognition)
    Data Visualization

  • Obiettivi

    Apprendere le principali tecniche di trattazione di grandi moli di dati e del potenziale che può essere generato grazie all’impiego delle diverse tipologie di intelligenza artificiale

  • Contenuti

    Introduzione storica e concettuale del paradigma “Big Data”
    Le principali novità introdotte con riferimento ad esempi reali
    Data Ingestion
    Fondamenti di Machine Learning (supervised/unsupervised, training/test, valutazione delle performance,...)
    Principali tecniche e tecnologie di Machine Learning presenti sul mercato (Clustering, Text Mining, Sistemi predittivi, Reti Neurali, Deep Learning, Image Recognition)
    Data Visualization

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