Il Reactive Machine Learning insegna come implementare soluzioni di reactive design all'interno di sistemi di machine learning per renderli affidabili e ben costruiti. Il corso parte da un overview sui sistemi di machine learning concentrandosi sui punti in cui il reactive desing calza. Verranno utilizzati potenti framewok come Spark, MLlib e Akka e verrà spiegato come passare da una singola macchina ad un cluster. Alla fine del corso si acquisirà la capacità di utilizzare I principi di reactive system desing per creare delle machine learning application che siano responsive, affidabili ed elastiche.


Il corso mira a formare sul piano teorico e pratico le figure professionali dedicate alla gestione dell'Intelligenza Artificiale. Sono affrontati durante il corso i modelli matematici, gli algoritmi e le reti neurali più utilizzate negli ultimi anni per la risoluzione di casi reali.


Il corso mira a formare sul piano teorico e pratico le figure professionali dedicate alla gestione dell'Intelligenza Artificiale. Sono affrontati durante il corso i modelli matematici, gli algoritmi e le reti neurali più utilizzate negli ultimi anni per la risoluzione di casi reali.