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Impara con le Pills e gli Articoli DLI: Formati tenendoti aggiornato

Potenzia le tue competenze in Data Science e AI con i contenuti smart di DLI! Scopri Pills, articoli e tutorial progettati per un apprendimento rapido e flessibile, perfetto da integrare nella tua giornata. Le Pills, con brevi video pratici, ti permettono di crescere in settori come Data Science, Intelligenza Artificiale e Business Intelligence.

I tutorial, invece, sono ideali per approfondire rapidamente argomenti specifici, senza il bisogno di seguire un corso completo. Restare aggiornati non è mai stato così semplice e veloce!

Pills

19 Video

I Vantaggi delle Pills DLI

Flessibilità totale

1.000+ ore di contenuto

Impara quando vuoi, dove vuoi, con video accessibili facilmente da smartphone, tablet o PC.

Contenuti pratici e mirati

Docenti esperti

Ogni tutorial si concentra su un argomento specifico, per offrirti solo ciò che ti serve per crescere.

Aggiornamenti continui

Restiamo al passo con le ultime novità nel mondo della Data Science, Machine Learning, Quantum Computing e altro ancora.

Scopri i Nostri Tutorial:

Con i nostri tutorial puoi affrontare temi specifici in modo rapido e preciso, senza bisogno di seguire un corso completo. Perfette per chi ha poco tempo ma vuole continuare ad apprendere e rimanere aggiornato nel proprio campo.

Natural Language Processing | NLP

Natural Language Processing: come funziona

Natural Language Processing | NLP

Corso accellerato di NLP: pre-processing e vettorizzazione

Natural Language Processing | NLP

Natural Language Processing nella pubblicità contestuale

NLP

Classificazione di documenti multipagina mediante apprendimento automatico e NLP

NLP

BERT per la misurazione della somiglianza del testo

NLP

Automatizzare il flusso di lavoro dell’elaborazione del testo con una sola riga di codice Python

NLP

7 tecniche di NLP facilmente implementabili con Python

Data Science

Sfruttare Power BI per la Digital Transformation: Guida agli Strumenti Essenziali

Data Science

La necessità di una segregazione automatizzata dei documenti

Deep Learning

Perché il Deep Learning funziona?

Machine Learning

Esplorare le frontiere del software e del Machine Learning

Data Science

Ottimizzazione delle competenze: sviluppare abilità avanzate con software e tools innovativi

Data Science

Come proteggere il territorio nazionale e la sua biodiversità attraverso l’Intelligenza Artificiale

Data Science

Diamo un’occhiata al progetto di AI di Meta e implementiamolo in Python

Machine Learning

Tuning degli iperparametri nel Machine Learning

Data Science

Cosa diavolo è una Macchina di Turing?

Data Science

Verso l’eXplainable AI nella segmentazione dei Superpixel

Computer Vision

DINOv2: una svolta nell’apprendimento auto supervisionato per la Computer Vision

Machine Learning

Il futuro tra Machine Learning e Intelligenza Artificiale

Data Science | Deep Learning | Deep Learning

L’importanza del Deep Learning nei vari settori tecnologici

Deep Learning | Deep Learning

Il futuro del Deep Learning: ci sarà sempre più richiesta da parte delle aziende?

Data Science | Deep Learning | Deep Learning | Machine Learning

Differenza tra Deep Learning e Machine Learning

Deep Learning | Deep Learning

Sbocchi professionali in ambito Deep Learning
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Deep Learning

Deep Learning Italia: guida completa all’azienda innovativa

Data Science | Deep Learning | Deep Learning

L’importanza del Deep Learning nei vari settori tecnologici

Deep Learning | Deep Learning

Il futuro del Deep Learning: ci sarà sempre più richiesta da parte delle aziende?

Data Science | Deep Learning | Deep Learning | Machine Learning

Differenza tra Deep Learning e Machine Learning

Deep Learning | Deep Learning

Sbocchi professionali in ambito Deep Learning

Deep Learning | Deep Learning

Potenziare l’inferenza dei modelli di Intelligenza Artificiale: tre metodi comprovati per accelerare i vostri modelli

Deep Learning | Deep Learning

Inizializzazione dei pesi

Deep Learning

Autoencoder vs PCA: quando utilizzarli ?

Computer Vision | Deep Learning

 Splash of Color: segmentazione di istanze con Mask R-CNN e TensorFlow

Deep Learning

Pytorch vs. TensorFlow – troviamo le differenze

Data Science | Deep Learning | GAN

Cos’è una rete generativa avversaria? (Generative Adversarial Network, GAN)

Deep Learning

Predizione delle serie temporali attraverso il meccanismo dell’attenzione e il Deep Learning

Deep Learning

Autoencoders Variazionali e Bioinformatica

Deep Learning

Comprendere le reti avversarie generative (GAN)

Deep Learning

Apprendimento semi-supervisionato con reti avversarie generative (GAN)

Deep Learning

Transformers
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Computer Vision

DINOv2: una svolta nell’apprendimento auto supervisionato per la Computer Vision

Computer Vision | Data Science

L’evoluzione della Computer Vision nell’AI: Passato, presente e futuro

Computer Vision

Diagnosi di polmonite con OpenCV

Computer Vision | Data Science

Computer Vision Specialist

Computer Vision

Equalizzazione dell’istogramma from Scratch in Python

Computer Vision

Comprendere le reti convoluzionali (LeNet)

Computer Vision

Migliorare la classificazione di immagini con la data augmentation in python

Computer Vision

Feature Engineering per la Computer Vision

Computer Vision

Come fa il mio iPhone a sapere che sono io?

Computer Vision

Similarità facciale con le Reti Siamesi in PyTorch

Computer Vision

One Shot Learning con le reti siamesi usando PyTorch

Computer Vision

One Shot Learning con le reti siamesi utilizzando Keras

Computer Vision

Segmentazione semantica — U-Net

Computer Vision

R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO — Algoritmi di rilevamento oggetti

Computer Vision

Implementazione di YOLO v3 in Tensorflow (TF-Slim)

Computer Vision | Deep Learning

 Splash of Color: segmentazione di istanze con Mask R-CNN e TensorFlow
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Machine Learning

Esplorare le frontiere del software e del Machine Learning

Machine Learning

Tuning degli iperparametri nel Machine Learning

Machine Learning

Il futuro tra Machine Learning e Intelligenza Artificiale

Data Science | Deep Learning | Deep Learning | Machine Learning

Differenza tra Deep Learning e Machine Learning

Machine Learning

La regressione logistica è sufficiente?

Machine Learning

Sbloccare il potere dei dati: l’importanza della feature engineering nel Machine Learning

Data Science | Machine Learning

Migliorando le predictions di Machine Learning con l’Ensemble Learning

Machine Learning

Creare una pipeline di Machine Learning con AWS Sagemaker – Parte uno: introduzione e set-up

Machine Learning

Outliers nel Machine Learning: comprendere il loro impatto sull’analisi dei dati

Machine Learning

Tracciabilità e riproducibilità

Machine Learning

 Predire i prezzi delle case in California

Machine Learning

Parliamo di split utilizzati per dividere il dataset in training, validation e test nel Machine Learning

Machine Learning

 Perchè utilizzare train_test_split di scikit-learn spesso non è ottimale?

Machine Learning

Cos’è e come applicare il Machine Learning?

Machine Learning

Implementazione e spiegazione della foresta casuale in Python

Machine Learning

Apprendimento automatico – Decomposizione del valore singolare (SVD) e analisi dei componenti principali (PCA)
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Quantum Computing

Un nuovo esperimento ha appena dimostrato la natura quantistica della gravità?

Quantum Computing

Tutto sulla codifica dei dati per l’apprendimento automatico quantistico

Quantum Computing

L’equazione di Schrödinger: Spiegata

Quantum Computing

Implementare una rete neurale ibrida classico-quantistica con Qiskit

Quantum Computing

Cosa potrebbe rendere il calcolo quantistico facile da spiegare?

Quantum Computing

Come eseguire il codice su un vero computer quantistico

Quantum Computing

Apprendimento automatico quantistico – È ora di cominciare

Quantum Computing

Uno sguardo al futuro dell’apprendimento automatico quantistico

Legal Tech

Privacy in Sanità: perché è fondamentale conoscerla per operare nel settore sanitario

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L’Intelligenza Artificiale nell’Ambito Legale: Una Rivoluzione nelle Decisioni Giudiziarie

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Machine Learning e trasparenza

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Misure di sicurezza

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Il consenso in ambito digitale: le nuove linee guida dell’EDPB

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Privacy by design e by default e intelligenza artificiale

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Dato anonimo e dato personale

Business Intelligence

L’Arte di Visualizzare i Dati nel Business Intelligence: Guida all’Impiego Efficace della Data Visualization

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Trasformazione Digitale: Vantaggi per Aziende Private e Pubblica Amministrazione

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Business Intelligence: gli strumenti

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I Transformers spiegati visivamente: non solo come, ma anche perché funzionano così bene

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Un’introduzione intuitiva alle reti avversarie generative (GAN)

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Utilizzare Tableau per eseguire l’analisi avanzata

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Tutorial di Tableau per principianti

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Tableau Tutorial — Nozioni di base

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BI self-service con Tableau

Business Intelligence

Esercitazione su Power BI: visualizzazione dei dati come mai prima d’ora con Power BI Desktop
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