Durata e periodo di svolgimento

80 ore, indicativamente con una media di 32 ore settimanali in orario diurno

Numero partecipanti

12

Descrizione del percorso

Il progetto MACHINE LEARNING & VIDEO ANALYTICS è relativo ai macrotemi dell’A.I.- Artificial Intelligence, con specifico riferimento ad aspetti inerenti l’Intelligent Data Processing.
Il Machine Learning, in italiano Apprendimento Automatico, indica gli algoritmi di programmazione delle macchine attraverso cui si insegna ai computer e ai robot a fare azioni ed attività in modo naturale, come gli esseri umani o gli animali, ovvero imparando dall’esperienza. Usando metodi matematico-computazionali gli algoritmi di ML insegnano ad
apprendere informazioni direttamente dai dati, senza modelli matematici ed equazioni predeterminate e migliorano le loro prestazioni in modo “adattivo” mano a mano che gli “esempi” da cui apprendere aumentano.
Il Video Analytics aiuta le organizzazioni a sviluppare funzionalità di protezione, intelligence e investigative complete utilizzando i video.
È possibile utilizzare ricerche avanzate, oscuramento e analytics di riconoscimento facciale per individuare immagini rilevanti e informazioni critiche tra diversi file video provenienti da diversi tipi di videocamera. Sono supportati sia da una selezione di videocamere che trasmettono in diretta che dall’acquisizione di video preregistrati da videocamere fisse e in movimento.
Attraverso software di analisi video è possibile estrarre informazioni dai video acquisiti per elaborare insight e schemi.

Obiettivi

L’obiettivo del corso è quello di introdurre gli studenti alle tematiche relative al Machine Learning ed al Video Analytics attraverso inquadramenti teorici, casi applicativi, utilizzo di metodologie e tecnologie.
Le competenze acquisite al termine del corso seguono un semplice filo logico: lo studente sarà in grado di individuare da un dataset generico come poterne trarre valore tramite l’applicazione di algoritmi di Machine Learning, per poi procedere al deploy dell’algoritmo e alla relativa visualizzazione dei risultati.

Competenze

I contesti lavorativi in cui ad oggi spendere le conoscenze e competenze ricavabili con questo corso sono dunque legati agli ambiti applicativi succitati nell’introduzione al progetto sia per il Machine Learning che nello step di visualizzazione dei dati in esito: quindi innanzitutto quelli della Ricerca e Sviluppo ma anche del Marketing e Vendite e Delivery di Servizi evoluti e smart sia per il mondo B2B che B2C.
La spendibilità delle conoscenze acquisite è dimostrata da numerosi studi previsionali sulle professioni del futuro; molte organizzazioni investono nell’acquisizione di masse di dati che permettono migliore conoscenza delle abitudini di consumo e acquisto della clientela e l’uso di questo patrimonio richiede conoscenze specialistiche che non sono più solo informatiche.

Descrizione del percorso

• Introduzione al machine learning: introduzione e casi d’uso
• Teoria degli algoritmi di Machine Learning (con apprendimento supervisionato, non supervisionato, con rinforzo, semi-supervisionato)
• Framework open source come Scikit Learn e relativi esempi di Dataset: caricamento dati e training, parametri del modello, …
• Processo di implementazione algoritmi di ML: definizione del problema, raccolta dei dati, data cleaning, costruzione del modello, cross validation, valutazione dei risultati, visualizzazione dei risultati
• Dai Big Data alla visualizzazione
• Concetti introduttivi alla Video Analytics, machine learning come riduttore della complessità e dimensione di un dataset
• Best Practices di Video Analytics: Scelta software di cattura ed elaborazione video
• Intelligent Video Analytics: Trasformare i video in insight. Trovare immagini rilevanti tra svariati tipi di file video

Destinatari e requisiti d'accesso

12 Giovani in possesso di una laurea triennale o magistrale o una laurea a ciclo unico, conseguita da non più di 24 mesi, residenti o domiciliati in regione Emilia Romagna in data antecedente l’iscrizione alle attività. Le competenze necessarie in ingresso, oltre al requisito formale della laurea, sono trasversali: una forte attitudine alle tecnologie digitali, predisposizione al pensiero critico e capacità di autoaggiornamento.

A questo progetto possono accedere prevalentemente laureati provenienti dall’area scientifica.

Sede di svolgimento

Sono previste diverse edizioni sull’intero territorio regionale da novembre 2018 a dicembre 2019.

Piacenza – Parma – Reggio Emilia – Modena – Bologna – Ferrara – Forlì – Ravenna – Rimini

Chiusura iscrizioni

28/02/2019

La data si riferisce alla scadenza della prima edizione del corso. Ulteriori edizioni saranno calendarizzate e pubblicate in questa sezione.

Contatti

Per informazioni:
Tel. 800 036425
Mail. bigdata@formindustria.it

Operazione Rif. 2018-9495/RER approvata con Deliberazione di Giunta Regionale n. 633 del 2 Maggio 2018, e co-finanziata con risorse del Fondo sociale europeo PO 2014-2020 e della Regione Emilia-Romagna

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