Indice
Imparare il Machine Learning in modo intuitivo e pratico.
Provare le librerie più potenti, ed in particolare Tensorflow, senza dover installare nulla.
Capire come si costruiscono modelli, ma anche come si possono utilizzare sistemi già pronti.
- Corso autodidattico (https://g.co/mledu/studyjams),
- Meetup attivi,
- Slack https://googledevroma.slack.com (Link invito).
Tutti i link li trovi in cosa studiare.
...Il post è vecchio di qualche mese?
Se l'argomento ti interessa puoi studiare il materiale indicato (ci sono molte esercitazioni) e risolvere i dubbi chiedendo sull'apposito canale slack #ml-studyjam https://googledevroma.slack.com (Link invito).
Cosa ci si può fare con il ML
Prima di affrontare come fare abbiamo cercato di comprenderne i vantaggi.
Durante l'incontro del 7 Aprile 2018 i partecipanti si sono divisi in 2 gruppi, Clienti ed Esperti.
I "Clienti" hanno immaginato delle applicazioni smart e gli Esperti hanno indicato i metodi per poterle realizzare.
Ma una spiegazione illuminante è quella del Keynote del Google I/O 2018. Qui trovate il video sintetico.
Altra fonte interessante è il Corso Coursera How Google does Machine Learning. Questo link (valido fino al 18 maggio) vi da l'iscrizione gratuita.
Materiale del Corso
Non ci sono prerequisiti particolari e si possono fare esercitazioni Python senza bisogno di installare nulla.
Affrontate il Crash Course fino all'introduzione Tensorflow.
Seguite i lab Qwiklabs: https://google.qwiklabs.com/quests/34 - Baseline: Data, ML, AI che vi consentono di usare, tra l'altro, i servizi ML out of the box.
Seguite i lab Qwiklabs: https://google.qwiklabs.com/quests/34 - Baseline: Data, ML, AI che vi consentono di usare, tra l'altro, i servizi ML out of the box.
Incontro successivo
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