Artificial Intelligence (AI) e Machine Learning (ML) sono il presente e il futuro della Tecnologia e dietro a queste discipline innovative c’ un unico linguaggio di programmazione: Python.Ad oggi Python il terzo linguaggio di programmazione pi utilizzato al mondo e i suoi campi di applicazioni sono infiniti: Sviluppo Web (Django/Flask)Sviluppo Mobile (KIVY)Sicurezza Informatica (Scapy)Analisi Dati (Pandas)Analisi Scientifica (SciPy)Calcolo Numerico (Numpy)Ed proprio grazie alla suo incredibile rapporto tra semplicit e potenza nel calcolo scientifico che Python diventato il linguaggio di riferimento per Machine Learning e Artificial Intelligence.La maggior parte delle librerie per AI e ML pi popolari e utilizzate sono sviluppate proprio in Python come Scikit-Learn, Keras, Tensorflow (Google) e PyTorch (Facebook).Lo scopo di questo corso fornirti la conoscenza di programmazione con Python necessaria per avviare la tua avventura in AI e ML. A questo scopo abbiamo organizzato il corso in quattro parti pi un progetto finale, in cui svilupperemo una Rete Neurale Artificiale da zero, utilizzando unicamente numpy per il calcolo di vettori e matrici.Ogni sezione di Teoria e accompagnata da una sezione di Esercitazione, in cui potrai mettere in pratica le nozioni apprese su delle Challenge suggerite da noi !Ma vediamo insieme le parti del corso.PARTE 1: PROGRAMMAZIONE CON PYTHONIn questa prima parte del corso vedremo come eseguire del codice Python e configurare il nostro Ambiente di Sviluppo utilizzando il software Anaconda. Subito dopo ci addentreremo nella programmazione, partendo da variabili e tipi di dati, passando per le collezioni e terminando con le istruzioni condizionali e i cicli.PARTE 2: PARADIGMI DI PROGRAMMAZIONEPython un linguaggio multi paradigma, questo vuol dire che possiamo utilizzarlo adottando diversi stili di programmazione, qui vedremo i principali:Programmazione Procedurale: in cui parleremo di come organizzare il codice in funzioni riutilizzabiliProgrammazione Orientata agli Oggetti: in cui parleremo di come astrarre la logica del codice all’interno di classi specifiche.PARTE 3: PYTHON AVANZATOGiunti a questa parte avremo acquisito delle solide basi di programmazione con Python e saremo pronti ad affrontare gli argomenti pi complessi, come:Gestire le Eccezioni in PythonOperare su file di testoSuddividere il codice in ModuliUtilizzare i Moduli della Standard Library (OS, Time, Datetime, Math, CSV)Installare nuovi moduli con PIPCreare un ambiente virtuale con Virtualenv e Conda.PARTE 4: PYTHON E IL CALCOLO SCIENTIFICOIn questa sezione studieremo il modulo Python de-facto per il calcolo scientifico, quello che da la vita a Scikit-Learn, Tensorflow, Pandas e molte altri moduli usati in ambito ML e AI, sto parlando di Numpy.PROGRETTO FINALE: SVILUPPARE UNA RETE NEURALE ARTIFICIALE DA ZEROIn questa ultima parte del corso introdurremo brevemente il Machine Learning e osserveremo il funzionamento di una Rete Neurale Artificiale, dopodich passeremo a sporcarci le mani sviluppando la nostra Rete Neurale personale e la utilizzeremo per riconoscere dei numeri scritti a mano.SEZIONE BONUS ! RICONOSCERE TUMORI MALIGNIIn questa ultima sezione bonus addestreremo la Rete Neurale che abbiamo sviluppato a riconoscere tumori al seno maligni, partendo da degli esami radiologici.

Corsi Linguaggi di Programmazione
Corso: Corso base teorico pratico di Python per principianti
Questo un corso base per imparare a programmare in Python in un’ora. Python uno dei linguaggi di programmazione pi diffusi e importanti. Imparerai la sintassi