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Esercitazioni di AI con Google Colab

Esercitazioni pratiche di intelligenza artificiale con Python, da svolgere su Google Colab: basta un account Google, niente da installare.

Sono ordinate per classe: in terza si analizzano testi e dati con le strutture di Python (lezioni 1–5), in quarta si entra nel machine learning con Scikit-Learn (lezioni 6–9), in quinta alberi decisionali, reti neurali, database e un sistema di raccomandazione completo (lezioni 10–13). In fondo ci sono una simulazione, una verifica e un'esercitazione di recupero.

Il percorso teorico completo è nel Laboratorio di Intelligenza Artificiale.

  1. 1 Analisi del sentiment Dai commenti dei clienti all'analisi automatica dei sentimenti
  2. 2 Compito: organizzazione e analisi dei commenti Guida Completa per Python su Google Colab
  3. 3 Analisi di dati medici Dall'analisi base dei dati alla diagnosi automatica con Python
  4. 4 Analisi di file di log Impara a leggere, analizzare e gestire file di log con sistemi intelligenti
  5. 5 Sistema di prenotazioni con i dizionari Gestisci prenotazioni, stanze e clienti con strutture dati avanzate
  6. 6 Regressione lineare: prezzi delle case Impara Machine Learning predittivo con Scikit-Learn e dataset reali
  7. 7 Classificazione con il dataset Iris Impara algoritmi di classificazione ML con il dataset più famoso
  8. 8 Clustering con K-Means Impara l'apprendimento non supervisionato per raggruppare dati simili
  9. 9 Preprocessing dei dati con Scikit-Learn Impara a pulire, trasformare e preparare dati per Machine Learning
  10. 10 Alberi decisionali: rischio di credito Costruisci alberi decisionali interpretabili per decisioni finanziarie
  11. 11 Reti neurali con TensorFlow: MNIST Impara Deep Learning costruendo reti neurali che riconoscono cifre scritte a mano
  12. 12 Database SQL e Python per l'AI Integrazione professionale tra database SQL e Python per applicazioni di Intelligenza Artificiale
  13. 13 Progetto completo: sistema di raccomandazione Progetto Finale che Unisce Database, ML e Reti Neurali. INTEGRAZIONE COMPLETA AI: Database + ML + Deep Learning
  14. 14 Simulazione di verifica: sistema di IA industriale Sviluppatore IA - Sistema di Monitoraggio Produzione Industriale
  15. 15 Verifica pratica (60 minuti) Applica i cicli, condizioni e liste in un progetto reale!. 🚀 Apri su Google Colab
  16. 16 Esercitazione di recupero: Smart Supermarket Analytics Rafforza i concetti di cicli, condizioni e liste con un progetto pratico!

Inizia dalla lezione 1