Fondamenti di Machine Learning
Durata
18 ore + 3 ore di follow-up
Date
19/20/26/27 novembre 2026
Luogo
Roma
Disponibilità
Posti disponibili
Prezzo promozionale
Descrizione del corso
Fondamenti teorici, metodologie e applicazioni dell'apprendimento automatico [field_course_description]
Il corso intende offrire una panoramica completa sui fondamenti teorici e pratici del Machine Learning.Verranno esplorati i concetti chiave come l'apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo, nonché le tecniche di addestramento, validazione e test dei modelli.Il corso include applicazioni pratiche, utilizzando Python e Jupyter Notebook. [field_course_goals]
Durante il corso imparerai a gestire progetti con più dataset e formati diversi, a creare e modificare dati geografici, a effettuare analisi spaziali di base e a produrre layout cartografici professionali.
Obiettivi del corso
TODO - Gli obiettivi del corso non sono espressi per punti, vedi sopra field_course_goals...
- 1Comprendere i concetti fondamentali dei Sistemi Informativi Geografici
- 2Gestire progetti con più dataset e formati diversi
- 3Creare, caricare, modificare e interrogare dati geografici
- 4Padroneggiare i sistemi di riferimento (EPSG) e la gestione dei CRS
- 5Eseguire analisi spaziali di base e interpretare i risultati
- 6Applicare simbologia e rappresentazioni cartografiche efficaci
- 7Creare layout di stampa per mappe professionali
- 8Affrontare casi studio con approccio pratico
Programma del corso
TODO - Il programma del corso non è espresso con voci separate corrispondenti a paragrafi, e non sempre c'è un testo sotto al paragrafo.
Perché scegliere questo corso
TODO - Nel record originale c'è un unico testo, sebbene formattato con paragrafi: bisogna estrapolare nuclei come sotto?
QGIS è lo standard open-source più diffuso
Impari un ecosistema reale utilizzato da aziende, enti pubblici e professionisti in tutto il mondo.
Focus su progetti GIS 'da zero'
Imparerai a costruire un progetto GIS completo partendo dalle basi, con un approccio metodologico corretto.
Taglio pratico con esercitazioni
Obiettivi raggiungibili grazie a esercitazioni guidate e casi studio reali durante tutto il corso.
Follow-up gratuito incluso
3 ore di sessione facoltativa post-corso per risolvere dubbi e consolidare le competenze acquisite.
Docente senior con esperienza pluriennale
Formatore esperto con anni di esperienza su progetti GIS nazionali e internazionali.
Materiali digitali e attestato
Riceverai slide, esercizi, dataset di esempio e attestato di partecipazione al termine del corso.
Il corso in immagini
Esperienza richiesta
È necessaria la conoscenza di Python per la parte applicativa del corso. [field_required_experience]
Software utilizzato
Sarà utilizzato Jupyter Notebook. È necessario avere un account Google per l'uso di Colab. [field_used_software]
Funzionalità
Cosa puoi fare con Fondamenti di Machine Learning
Strumenti potenti progettati per semplificare il tuo lavoro quotidiano.
Vantaggi
Perché scegliere Fondamenti di Machine Learning
Benefici concreti per la tua organizzazione.