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Dall'alfabetizzazione digitale ai corsi avanzati di aggiornamento tecnico alle Borse di Studio per i più giovani: le attività di formazione GARR, in presenza e online, sono rivolte alla comunità dell’istruzione e della ricerca.

GARR organizza corsi su tematiche legate alla gestione e all’uso della rete e dei suoi servizi e applicativi evoluti: dalla gestione della rete alla sicurezza, dal monitoring alle identità digitali, dalle risorse educative aperte (OER) all'utilizzo dei servizi avanzati. Queste attività sono pensate per favorire l'aggiornamento, la conoscenza e lo scambio di informazioni sulle attività di ricerca e di sviluppo delle nuove tecnologie di rete e servizi.

GARR inoltre promuove iniziative volte ad accrescere le competenze digitali e diffondere percorsi di alfabetizzazione per un uso consapevole di Internet e delle infrastrutture digitali.

Il programma formativo è aperto a tutti gli utenti della comunità e prevede:

  • seminari e corsi in presenza;
  • corsi in autoapprendimento e seminari on-line (webinar) in modalità e-learning.

GARR inoltre eroga delle Borse di Studio destinate a giovani neolaureati che si occupano delle tematiche legate alle infrastrutture digitali, da svolgersi presso GARR o le sedi di enti collegati.

Appuntamenti con la formazione

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Introduzione al Machine Learning

Titolo:
Introduzione al Machine Learning
Quando:
Ven, 11. Giugno 2021, 10:30 h - 12:00 h
Dove:
On-Line - On-Line
Categoria:
Formazione GARR
Comunità:
Ricerca scientifica, Ricerca biomedica, Beni culturali, Università, Scuola, Musica e Arte
Video:
https://www.garr.tv/stream/60c31f00507d373ee312b091

Descrizione

L'incontro sarà trasmesso in streaming su GARR.tv ed i canali social del GARR (facebook e youtube)

Il webinar propone una introduzione al machine learning nel contesto più ampio dell'estrazione di conoscenza dai dati. Saranno approfonditi alcuni aspetti di base quali l'apprendimento supervisionato e non supervisionato, le modalità di utilizzo dei dati ai fini dell'apprendimento e le metriche per la valutazione dei modelli basati su machine learning. Saranno presentate le principali classi di algoritmi di machine learning di utilizzo pratico con particolare riferimento alle reti neurali.

Docente

Antonio Pecchia: Docente di Data Science presso l'Università degli Studi del Sannio di Benevento, dove è in servizio da Dicembre 2019. Ha conseguito il dottorato di ricerca in Ingegneria Informatica e Automatica presso l'Università degli Studi di Napoli Federico II. E' uno dei fondatori di Critiware, azienda nell’ambito dell’ingegnera dei sistemi critici. Egli svolge attività di ricerca sui sistemi distribuiti affidabili e sicuri basata su tecniche di analisi dei dati operazionali, machine learning ed ingegneria del software, ed è co-autore di circa 70 articoli scientifici. Ha ricoperto il ruolo di chair e membro di comitato di programma in numerose conferenze di rilevanza internazionale. E' stato guest editor per la prestigiosa rivista IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing

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