Da zero a deep learning. Formazione tecnica per diventare sviluppatori di intelligenza artificiale: dalle basi di Python ai Large Language Models
GRADUATORIA AMMESSILa Camera di Commercio di Sassari ha attivato all’interno dell’I-Lab – Centro di Competenza Digitale – l’Accademia Digitale dedicata alla diffusione della cultura digitale e allo sviluppo e consolidamento di nuove competenze specifiche e professionalizzanti.
L’I-Lab con la sua Accademia Digitale fa parte della rete territoriale degli Innovation Lab promossa e finanziata da Sardegna Ricerche.
Il corso – gratuito – è organizzato in collaborazione con H-FARM, uno dei più grandi ecosistemi per la formazione, l’innovazione e l’imprenditoria in Europa.
Il corso
Il corso tecnico offre ai partecipanti un’esperienza formativa completa sulle tematiche di Machine Learning e Deep Learning. Dopo aver appreso le basi di scrittura degli algoritmi di IA, i partecipanti verranno coinvolti in esercitazioni pratiche e workshop per disegnare, padroneggiare e governare gli strumenti di intelligenza artificiale.
Si approfondirà anche il mondo dei Large Language Models per avere una visione completa anche sui più importanti strumenti di Generative AI, sulle tecniche di prompting basiche e avanzate, su come generare testi, contenuti e immagini utili per completare con facilità molti task lavorativi. Completano il corso 5 workshop con aziende di eccellenza nello scenario nazionale e internazionale.
Il corso è ideato per consentire la migliore esperienza formativa con metodo teorico-pratico, esperienziale e interattivo grazie alla possibilità di confrontarsi con esperti del settore, aziende e casi studio pratici.
Le lezioni in presenza si svolgeranno presso la Camera di Commercio di Sassari, in via Roma 74.
Studenti, NEET, professionisti del settore ICT e sviluppatori con un profilo STEM (Science, Technology, Engineering e Mathematics), con preparazione ad indirizzo scientifico che vogliono approfondire gli aspetti tecnici dell’Intelligenza Artificiale, acquisire conoscenze teoriche e pratiche necessarie per lavorare in questo settore.
I candidati devono essere residenti o domiciliati in Sardegna e in possesso dei requisiti previsti dall’avviso (Art.2).
Costituirà titolo preferenziale l’aver conseguito il diploma di Liceo Scientifico o Istituto Tecnico Informatico, Laurea Triennale e/o Laurea Magistrale in materie scientifiche.
I posti disponibili sono 20.
Considerate le tematiche trattate, al fine di partecipare attivamente al corso, sono necessarie le seguenti competenze tecniche propedeutiche:
– Avere una conoscenza di elementi di matematica e saper creare un Google Colab Pro Account;
– Avere una conoscenza base della lingua inglese al fine di comprendere e apprendere correttamente la terminologia tecnica.
Codificatori, decodificatori e Trasformatori
Autoregressive models
Introduzione all’AI generativa e prompt engineering
Foundational Vision Models
Foundational Large Language Models
Tab 2 content.
Programma (150 ORE)
- Revisione dei concetti matematici essenziali per l’AI, con Python
- Revisione delle condizioni, dei cicli e delle comprensioni delle liste
- Funzione, funzione lambda e Programmazione Orientata agli Oggetti con Python
- Lavorare con librerie esterne: numpy, pandas o simili
- Basics of ML: cos’è, principali algoritmi (supervisionati, non supervisionati, ecc)
- Esplorazione di base dei dati: pulizia, pre-elaborazione e visualizzazione dei dati
- Overfitting e dataset: addestramento, test, validazione
- Introduzione a Scikit-learn e simili
- Strutturazione dei progetti di ML (ad es. Classificatore): EDA, Scelta dei modelli, addestramento, valutazione, distribuzione
- Un esempio completo di un semplice progetto di ML (variabile numerica)
- Valori mancanti, valori anomali, variabili categoriche
- Ricerca a griglia e convalida incrociata
- Riduzione dimensionale
- Un esercizio avanzato completo (con XGBoost o simile)
- Machine Learning Explainability
- Costruire un’app web per utilizzare il modello addestrato con Streamlit o Gradio
- Introduzione a Pytorch
- Classificatore di immagini con perceptron multistrato
- Pipeline di Deep Learning: ottimizzazione e regolazione degli iperparametri
- Variational Auto-encoder e Generative Adversarial Network
- Complessità del Linguaggio e introduzione a NLP
- Embeddings & Tokenizations
- Transfer Learning (pre-training), self-supervised learning (CLM, MLM)
- Encoders, decoders e Transformers
- Sentence-embeddings con HuggingFace
- Esempio di modello multimodale: CLIP
- Introduzione ai Foundational Large Language Models (LLM)
- Modelli closed-source e open-source: GPT4, Llama-2, Mistral
- Concetti di base dell’ingegneria delle prompt
- Utilizzo e adattamento di Large Language Models open-source
- Text Chuncking
- Indicizzazione (strutturazione dei documenti affinché gli LLM possano interagirvi), Database Vettoriale (ricerca e recupero utilizzando embedding) & Generazione potenziata dal recupero (RAG) e librerie di orchestrazione, come LangChain e LlamaIndex
- Distribuzione degli LLM & Dimostrazioni: Gradio, Streamlit, Spazio di HuggingFace
Sono previsti 5 Workshop pratici per affrontare sfide reali con l’applicazione dell’intelligenza artificiale.
Ogni workshop (da 10 ore ciascuno) è così articolato:
Giorno 1: (2 ore) Presentazione del workshop, dell’azienda e della challenge proposta.
Giorno 2: (6 ore) Workshop con sessioni pratiche e lavoro di gruppo. I partecipanti, guidati e supportati da un trainer, risolveranno la challenge posta dall’azienda, mettendo in pratica conoscenze e competenze acquisite durante le lezioni.
Giorno 3: (2 ore) Presentazione della risoluzione della challenge, con pitching finale davanti all’azienda.
Come candidarsi
Per candidarsi è necessario inviare il modulo di domanda di partecipazione via PEC, debitamente compilata e sottoscritta in originale o con firma digitale al seguente indirizzo: cciaa@ss.legalmail.camcom.it.
Le domande devono essere inviate secondo le modalità indicate nell’avviso dall’8/03/2024 al 25/03/2024 (Termine prorogato con Determinazione del Segretario Generale n. 165 del 20/03/2024)
Nell’oggetto della comunicazione dovrà essere riportata la dicitura:
Candidatura corso “Da zero a Deep Learning” 150 ore – “proprio nome e cognome”.
Al modulo di domanda di partecipazione, pena l’esclusione, dovranno essere allegati i seguenti documenti:
- CV
- Lettera motivazionale
- In caso di firma autografa, copia di un documento di identità in corso di validità
Per maggiori informazioni
Per ulteriori informazioni in merito alla selezione e al corso, è possibile inviare un’e-mail all’indirizzo ilab@ss.camcom.it specificando nell’oggetto:
Richiesta informazioni corso “Da zero a Deep Learning” 150 ore
Oppure contattare i seguenti recapiti: 079/2080313 – 252
