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Vuoi conoscere il Machine Learning ma non sai da dove iniziare? Unisciti alla nostra "Machine Learning Study Jam", per seguire il "Machine Learning Crash Course" (MLCC) di Google. Questo corso è indicato per chi vuole imparare il ML in modo pratico, per applicare queste nozioni ai progetti di ogni giorno e conoscere la potenza della libreria open source TensorFlow. Un corso per condurre i partecipanti da zero, alla possibilità di addestrare modelli di reti neurali con TensorFlow.
Per partecipare devi avere familiarità, in lettura e scrittura, con i costrutti di base del linguaggio Python (definire ed invocare funzioni liste e dizionari, loop, espressioni condizionali) e sentirti a tuo agio con algebra lineare, variabili, coefficienti, equazioni lineari, grafici di funzioni ed istogrammi. Conoscere alcuni concetti matematici come i logaritmi e le derivate può essere di aiuto. Questo corso non è indicato per chi ha già esperienza con ML o per chi desidera approfondire TensorFlow. Prima della Jam, il 30 marzo, si terrà a Mountain View la "TensorFlow Dev Summit Conference", vi invitiamo a seguire l'evento in streaming! Per conoscere i punti salienti dell'evento leggete il post su Google Developer Italia.
Per partecipare devi avere familiarità, in lettura e scrittura, con i costrutti di base del linguaggio Python (definire ed invocare funzioni liste e dizionari, loop, espressioni condizionali) e sentirti a tuo agio con algebra lineare, variabili, coefficienti, equazioni lineari, grafici di funzioni ed istogrammi. Conoscere alcuni concetti matematici come i logaritmi e le derivate può essere di aiuto. Questo corso non è indicato per chi ha già esperienza con ML o per chi desidera approfondire TensorFlow. Prima della Jam, il 30 marzo, si terrà a Mountain View la "TensorFlow Dev Summit Conference", vi invitiamo a seguire l'evento in streaming! Per conoscere i punti salienti dell'evento leggete il post su Google Developer Italia.
Il format del corso prevede un seminario di 4 ore in presenza, seguito da un periodo di studio autonomo online (con il supporto dei gruppi di discussione), da svolgere in 4 settimane, per un totale di 25 lezioni e 40 esercizi in 20 ore di corso.
Il format del corso prevede un seminario di 4 ore in presenza, seguito da un periodo di studio autonomo online (con il supporto dei gruppi di discussione), da svolgere in 4 settimane, per un totale di 25 lezioni e 40 esercizi in 20 ore di corso.
Alla fine del corso sarà rilasciato l'attestato di partecipazione.
Alla fine del corso sarà rilasciato l'attestato di partecipazione.
Foto su Facebook; https://www.facebook.com/GDGPalermo/posts/826104287582613
Agenda del 16 aprile 2018
c/o Consorzio Arca, Viale delle Scienze, Edificio 16, Palermo
(porta il computer, alimentatore, cuffiette, carta e penna :)
14:00 Inizio evento
14:30 Overview (Video, docs, Playground, Colab)
14:40 Primi moduli del Crash Course (Framing, Descending into ML, Reducing Loss)
16:15 Break
16:30 Moduli TensorFlow (First Steps with TF, esercizi)
18:00 Fine evento
Agenda del 14 maggio 2018
c/o Magneti Cowork, Via Emerico Amari 148 Palermo
18:00 Test finale
19:00 Consegna attestati
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