21 Migliori Corsi di Apprendimento Automatico per Migliorare le Competenze nel 2026

Migliori corsi di Machine Learning: la mia selezione

Ecco la mia lista dei migliori corsi di machine learning che consiglio di seguire nel 2026:

1. Machine Learning Specialization (Stanford University)
2. Data Science: Machine Learning (Harvard University)
3. Machine Learning for Everyone (DataCamp)
4. Machine Learning A-Z: AI, Python & R + ChatGPT Prize (Udemy)
5. Machine Learning in Business (MIT Professional Education)
6. Deep Learning Specialization (DeepLearning.AI)
7. NLP with Python for Machine Learning Essential Training (LinkedIn Learning)
8. Machine Learning on Google Cloud Specialization (Google Cloud)
9. Machine Learning with Python: Foundations (LinkedIn Learning)
10. Machine Learning Fundamentals in Python (DataCamp)
11. Machine Learning Algorithms (Great Learning)
12. Advanced Machine Learning on Google Cloud Specialization (Google Cloud) 
13. Building Recommender Systems with Machine Learning and AI (LinkedIn Learning) 
14. Fundamentals of Machine Learning (Microsoft Learn) 
15. Machine Learning & AI Foundations: Linear Regression (LinkedIn Learning)
16. Machine Learning: Fundamentals and Algorithms (CMU) 
17. Artificial Intelligence Foundations: Machine Learning (LinkedIn Learning) 
18. End-to-End Machine Learning with TensorFlow on GCP Course (Google Cloud) 
19. IBM Machine Learning Professional Certificate (IBM)
20. Machine Learning and AI with Python (Harvard University)
21. Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals (Google Cloud) 

Puoi trovare maggiori dettagli su ciascun corso qui sotto.

Panoramica sui migliori corsi di Machine Learning

1. Machine Learning Specialization (Stanford University)

Questo corso offre un’introduzione fondamentale al machine learning tramite tre corsi progettati per sviluppare applicazioni di IA nel mondo reale. Insegnato da Andrew Ng, copre gli elementi essenziali dell’apprendimento supervisionato, non supervisionato e del reinforcement learning, con un focus sullo sviluppo pratico dei modelli.

• Per chi è pensato: Persone interessate ad apprendere le basi del machine learning
• Argomenti trattati:
  • Modelli di machine learning tramite NumPy e scikit-learn
  • Apprendimento supervisionato con regressione lineare e logistica
  • Reti neurali e classificazione multi-classe con TensorFlow
  • Alberi decisionali e metodi ensemble
  • Apprendimento non supervisionato, inclusi clustering e rilevamento delle anomalie
  • Sistemi di raccomandazione utilizzando il collaborative filtering e deep learning
  • Modelli di deep reinforcement learning 

• Online, in presenza o entrambi?: Online
• Richiede esame?: No
• Durata: 2 mesi 
• Quante ore di lezione: 10 ore a settimana (autoapprendimento)
• Requisiti di ammissione: Conoscenza di base della programmazione e matematica di livello liceale
• Prezzo: Iscrizione gratuita 
• Segui il corso: Coursera

2. Data Science: Machine Learning (Harvard University)

Questo corso fa parte del Professional Certificate in Data Science di Harvard e si concentra sulle tecniche di machine learning per creare modelli predittivi utilizzando dataset. Include esercitazioni pratiche per realizzare un sistema di raccomandazione di film, per comprendere i principali algoritmi, la regolarizzazione e la validazione incrociata.

• Per chi è pensato: Principianti interessati a data science e machine learning
• Argomenti trattati:
  • Basi del machine learning
  • Algoritmi di machine learning più diffusi
  • Tecniche di validazione incrociata
  • Importanza della regolarizzazione
  • Costruzione di un sistema di raccomandazione
• Online, in presenza o entrambi?: Online
• Richiede esame?: No
• Durata: 8 settimane
• Quante ore di lezione: Da 2 a 4 ore a settimana (autoapprendimento)
• Requisiti di ammissione: Nessuno
• Prezzo:
  • Senza certificato: Gratuito
  • Con certificato: $149
• Segui il corso: Harvard

3. Machine Learning for Everyone (DataCamp)

Questo corso è un'introduzione completa al machine learning e copre aree chiave come l'apprendimento supervisionato, non supervisionato e il deep learning. Offre tutorial ed esercizi pratici per comprendere concetti come clustering, reti neurali, valutazione dei modelli e approfondimenti su come il machine learning viene utilizzato in vari settori. 

• A chi è rivolto: Persone senza alcuna esperienza precedente nel machine learning
• Argomenti trattati:
  • Comprendere il machine learning
  • Introduzione a Python e alle sue funzioni
  • Apprendimento supervisionato con scikit-learn
  • Introduzione al deep learning con PyTorch
  • Apprendimento per rinforzo in Python 
• Online, in presenza o entrambi?: Online
• Esame richiesto?: No
• Durata: 113 ore
• Ore di lezione: Autonomo
• Requisiti di ammissione: Nessuno
• Prezzo: $13 per abbonamento individuale a DataCamp
• Segui il corso: DataCamp

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4. Machine Learning A-Z: AI, Python & R + ChatGPT Prize [2024] (Udemy)

Questo corso offre una panoramica completa sul machine learning con una guida passo passo alla creazione di algoritmi sia in Python che in R, integrando casi di studio per applicazioni reali. Include modelli di codice scaricabili per ogni progetto, consentendo agli studenti di esercitarsi e costruire efficacemente i propri modelli.

• A chi è rivolto: Principianti e studenti di livello intermedio nel machine learning
• Argomenti trattati:
  • Tecniche di classificazione
  • Metodi di clustering
  • Elaborazione del linguaggio naturale
  • Riduzione della dimensionalità
  • Selezione dei modelli e boosting 
• Online, in presenza o entrambi?: Online
• Esame richiesto?: No
• Durata: 42 ore e 48 minuti 
• Ore di lezione: Autonomo
• Requisiti di ammissione: Matematica a livello di scuola superiore
• Prezzo:
  • Abbonamento Udemy: $20 
  • Pagamento singolo: $149.99
• Segui il corso: Udemy

5. Machine Learning in Business (MIT Professional Education)

Questo corso esplora i fondamenti del Machine Learning da una prospettiva aziendale, fornendo ai partecipanti gli strumenti per comprenderne le applicazioni pratiche e il valore strategico. Sviluppato dalla Sloan School of Management del MIT e dal Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL), si concentra sull'integrazione delle intuizioni del Machine Learning per decisioni aziendali di impatto.  

• Per chi è: Professionisti aziendali interessati ad applicare il machine learning
• Argomenti trattati:
  • Fondamenti di Machine Learning per applicazioni aziendali
  • Comprendere i processi decisionali guidati dai dati
  • Limitazioni e ambiti del Machine Learning nel business
  • Integrazione dell’IA nella strategia aziendale
  • Casi di studio sull’impatto del Machine Learning in vari settori
• Online, in presenza o entrambe?: Online
• Esame richiesto?: No
• Durata: 6 settimane
• Quante ore di lezione: 4-6 ore a settimana (autonomo)
• Requisiti di ammissione: Nessuno
• Prezzo: $3,500
• Iscriviti al corso: MIT Professional Education

6. Specializzazione in Deep Learning (DeepLearning.AI)

Questo corso copre le architetture essenziali come CNN, RNN, LSTM e Transformer. Insegna applicazioni teoriche e pratiche, come il riconoscimento vocale e il riconoscimento automatico, tramite Python e TensorFlow, e pone l’accento sulle migliori pratiche per addestrare modelli e comprendere configurazioni complesse di machine learning. 

• Per chi è: Chi è interessato al deep learning e alle reti neurali
• Argomenti trattati:
  • Fondamenti delle reti neurali
  • Migliori pratiche per lo sviluppo dei test set
  • Diagnosi degli errori nei sistemi
  • Modelli di sequenze 
• Online, in presenza o entrambe?: Online
• Esame richiesto?: No
• Durata: 3 mesi
• Quante ore di lezione: 10 ore a settimana (autonomo)
• Requisiti di ammissione:
  • Competenze intermedie in Python
  • Conoscenze di base in algebra e ML
• Prezzo: Gratuito
• Iscriviti al corso: Coursera

7. NLP con Python per il Machine Learning - Corso Essenziale (LinkedIn Learning)

Questo corso fornisce agli studenti competenze pratiche nella pulizia, gestione e analisi di dati testuali non strutturati. Propone i concetti fondamentali della NLP, tecniche avanzate di pulizia del testo e di vettorizzazione, portando allo sviluppo di classificatori basati su machine learning. Inoltre, tratta la costruzione e la valutazione di due tipi di modelli di machine learning e insegna come testare in modo efficace la variazione di modello. 

• Per chi è pensato: Sviluppatori e data scientist interessati all'NLP
• Argomenti trattati:
  • Basi dell'NLP
  • Tecniche avanzate di pulizia dei dati
  • Metodi di vettorizzazione del testo
  • Valutazione dell’accuratezza e dell’efficacia del modello 
• Online, in presenza, o entrambi?: Online
• Esame richiesto?: No
• Durata: 4 ore e 14 minuti 
• Ore di lezione: Autoapprendimento
• Requisiti di ammissione: Nessuno
• Prezzo:
  • Carriera: $39.99 
  • Apprendimento di squadra: $31.67 per utente
• Partecipa al corso: LinkedIn Learning

8. Specializzazione in Machine Learning su Google Cloud (Google Cloud)

Questo corso tratta i fondamenti del machine learning e insegna come creare, addestrare e distribuire modelli su Google Cloud utilizzando Vertex AI senza scrivere codice. Copre la creazione di modelli AutoML, la realizzazione di modelli BigQuery ML tramite SQL e la gestione dei dati con Feature Store. 

• Per chi è pensato: Persone interessate al machine learning su cloud
• Argomenti trattati:
  • Approccio di Google al machine learning
  • Comprendere il ciclo di vita dai dati all’AI
  • Tecniche di preparazione ed esplorazione dei dati
  • Fondamenti di TensorFlow
  • Ottimizzazione degli iperparametri tramite Vertex Vizier 
• Online, in presenza, o entrambi?: Online
• Esame richiesto?: No
• Durata: 1 mese
• Ore di lezione: 10 ore a settimana (autoapprendimento)
• Requisiti di ammissione: Nessuno
• Prezzo: Gratuito
• Partecipa al corso: Coursera

9. Machine Learning con Python: Fondamenti (LinkedIn Learning)

Questo corso tratta i fondamenti del machine learning utilizzando Python. Affronta come le macchine apprendono, i tipi di apprendimento e i passaggi per raccogliere, comprendere e preparare i dati per l’analisi. Include esempi guidati in Python per ogni fase e per la costruzione e interpretazione di un modello di machine learning. 

• A chi è rivolto: Principianti nell'apprendimento automatico con Python
• Argomenti trattati:
  • Introduzione all’apprendimento automatico e alle sue varie tipologie
  • Tecniche per la raccolta e la preparazione dei dati
  • Analisi dei dati per individuare pattern e ottenere insight
  • Sviluppo di modelli di apprendimento automatico 
• Online, in presenza o entrambi? Online
• È richiesto un esame? No
• Durata: 1 ora e 54 minuti
• Ore di lezione: A ritmo libero
• Requisiti di ammissione: Nessuno
• Prezzo:
  • Carriera: $39.99 
  • Apprendimento per team: $31.67 per utente 
• Segui il corso: LinkedIn Learning

10. Fondamenti di Machine Learning in Python (DataCamp)

Questo corso introduce i fondamenti dell'apprendimento automatico utilizzando Python e tratta i concetti essenziali delle reti neurali e del deep learning con PyTorch. Affronta l’apprendimento supervisionato tramite scikit-learn e l’apprendimento non supervisionato per raggruppare e visualizzare i dati usando scipy e le applicazioni del reinforcement learning. 

• A chi è rivolto: Persone alle prime armi con il machine learning in Python
• Argomenti trattati:
  • Apprendimento supervisionato e non supervisionato
  • Introduzione al deep learning con PyTorch
  • Reinforcement learning con gymnasium in Python
• Online, in presenza o entrambi? Online
• È richiesto un esame? No
• Durata: 16 ore 
• Ore di lezione: A ritmo libero
• Requisiti di ammissione: Nessuno
• Prezzo: $13 per abbonamento individuale DataCamp
• Segui il corso: DataCamp

11. Algoritmi di Machine Learning (Great Learning)

Questo corso introduce gli algoritmi fondamentali dell'apprendimento automatico, fornendo sia una comprensione teorica che pratica delle principali tecniche. Include dimostrazioni pratiche in Python per consolidare i concetti e le competenze pratiche nell’apprendimento supervisionato e non supervisionato.

• A chi è rivolto: Persone interessate a comprendere gli algoritmi di machine learning
• Argomenti trattati:
  • Introduzione al Machine Learning
  • Tipi di Machine Learning (Supervisionato, Non supervisionato, Rinforzo)
  • Regressione lineare
  • Algoritmo Naive Bayes
  • K-Nearest Neighbors (KNN)
  • Support Vector Machines (SVM)
  • Algoritmo Random Forest
• Online, in presenza o entrambi? Online
• È previsto un esame? No
• Durata: 1 ora e 30 minuti 
• Quante ore di lezione: 1 ora e 30 minuti 
• Requisiti di ammissione: Competenze di base nell'uso del computer; familiarità con Python e la matematica
• Prezzo: Gratuito
• Segui il corso: Great Learning

12. Specializzazione in Advanced Machine Learning su Google Cloud (Google Cloud)

Questa specializzazione si concentra su argomenti avanzati di machine learning, insegnando ai partecipanti come ottimizzare, distribuire e scalare modelli pronti per la produzione per dati strutturati, immagini e linguaggio naturale. Integra laboratori pratici tramite Qwiklabs, dove i partecipanti possono applicare i concetti utilizzando gli strumenti di Google Cloud. 

• A chi è rivolto: Professionisti che cercano conoscenze avanzate nel machine learning su Google Cloud
• Argomenti trattati:
  • Progettazione di sistemi di machine learning scalabili
  • Fondamenti di computer vision con Google Cloud 
  • Elaborazione del linguaggio naturale su Google Cloud
  • Componenti dei sistemi di raccomandazione
• Online, in presenza o entrambi? Online
• È previsto un esame? Nessuno
• Durata: 2 mesi 
• Quante ore di lezione: 10 ore a settimana (a ritmo individuale)
• Requisiti di ammissione: Progettato per professionisti del settore 
• Prezzo: Gratuito
• Segui il corso: Coursera

13. Costruire Sistemi di Raccomandazione con Machine Learning e IA (LinkedIn Learning)

Questo corso offre una formazione pratica nella progettazione di sistemi di raccomandazione, coprendo tecniche fondamentali come il collaborative filtering, la fattorizzazione di matrici e il deep learning. Propone un'esperienza applicata utilizzando framework e strumenti come TensorFlow e AWS SageMaker per costruire modelli di raccomandazione scalabili. 

• Destinatari: Sviluppatori e data scientist interessati ai sistemi di raccomandazione
• Argomenti trattati:
  • Introduzione ai sistemi di raccomandazione
  • Tecniche di filtraggio collaborativo
  • Metodi di fattorizzazione delle matrici
  • Approcci di deep learning
  • Gestire dati su larga scala 
• Online, Presenziale o Entrambi? Online
• Esame richiesto? No
• Durata: 9 ore e 5 minuti
• Ore di lezione: Apprendimento autonomo
• Requisiti di ammissione: Nessuno
• Prezzo:
  • Carriera: $39.99 
  • Formazione di gruppo: $31.67 per utente 
• Segui il corso: LinkedIn Learning

14. Fondamenti di Machine Learning (Microsoft Learn)

Questo corso introduce i concetti fondamentali del machine learning, concentrandosi sui principi chiave e sui metodi di valutazione dei modelli. Include esercitazioni pratiche con il machine learning automatizzato tramite il servizio Azure Machine Learning.

• Destinatari: Principianti che vogliono apprendere le basi del machine learning
• Argomenti trattati:
  • Concetti base del machine learning
  • Tipi di machine learning
  • Addestramento e valutazione dei modelli di machine learning
  • Introduzione al deep learning
  • Machine learning automatizzato con Azure 

• Online, Presenziale o Entrambi? Online
• Esame richiesto? No
• Durata: 1 ora e 56 minuti 
• Ore di lezione: 1 ora e 56 minuti 
• Requisiti di ammissione:
  • Conoscenza di base della matematica
  • Familiarità con Microsoft Azure e il cloud computing
• Prezzo: Gratuito
• Segui il corso: Microsoft Learn

15. Fondamenti di Machine Learning & AI: Regressione Lineare (LinkedIn Learning)

Questo corso offre una panoramica completa sulle regressioni lineari, con un focus su applicazioni pratiche come la previsione dei valori immobiliari, della spesa dei clienti e dei prezzi delle azioni. Copre le tecniche fondamentali delle regressioni lineari semplici e multiple, ponendo l'accento sulla comprensione dei concetti di regressione piuttosto che sulle meccaniche del software, con approfondimenti su SPSS. 

• A chi è rivolto: Chiunque sia interessato a comprendere la regressione lineare
• Argomenti trattati:
  • Introduzione alla regressione lineare
  • Creazione e interpretazione dei diagrammi di dispersione
  • Approcci alla costruzione di modelli di regressione
  • Alternative alla regressione
• Online, in presenza o entrambi? Online
• È richiesto un esame? No
• Durata: 4 ore e 5 minuti 
• Ore di formazione: Autoapprendimento
• Requisiti di ammissione: Nessuno
• Prezzo:
  • Carriera: $39.99 
  • Formazione per team: $31.67 per utente 
• Segui il corso: LinkedIn Learning

16. Machine Learning: Fondamenti e Algoritmi (CMU)

Questo corso offre una formazione approfondita sulle basi tecniche e sugli algoritmi del machine learning, concentrandosi su tecniche di previsione, classificazione e ottimizzazione. Combina la teoria matematica con esercitazioni pratiche di programmazione per sviluppare competenze applicabili alla sanità e all'analisi dei dati.

• A chi è rivolto: Professionisti con esperienza in Python che desiderano approfondire la propria conoscenza del machine learning e delle sue basi matematiche
• Argomenti trattati:
  • Fondamenti dei metodi di machine learning
  • Modelli di previsione e classificazione
  • Algoritmi di regressione e clustering
  • Tecniche di probabilità, statistica e ottimizzazione
  • Applicazioni nel settore sanitario e nell'analisi dei dati
• Online, in presenza o entrambi? Online
• È richiesto un esame? Sì
• Durata: 10 settimane 
• Ore di formazione: Da 5 a 10 ore a settimana 
• Requisiti di ammissione:
  • Esperienza con programmazione Python 
  • Conoscenza di algebra lineare, calcolo, probabilità e statistica a livello di scuola superiore
• Prezzo: $2,500
• Segui il corso: CMU

17. Fondamenti di Intelligenza Artificiale: Machine Learning (LinkedIn Learning)

Questo corso introduce il ciclo di vita del machine learning, guidando gli studenti nell'acquisizione e preparazione dei dati, nella selezione degli algoritmi e nell'addestramento dei modelli. Illustra i principali metodi di apprendimento automatico e mette in risalto le competenze pratiche per valutare le prestazioni dei modelli utilizzando metriche standard, senza alcun prerequisito richiesto. 

• Per chi è: Persone nuove all'IA e al machine learning
• Argomenti trattati:
  • Introduzione all'apprendimento automatico
  • Tipologie di apprendimento automatico
  • Algoritmi di apprendimento automatico
  • Preparazione dei dati e feature engineering
  • Considerazioni etiche nell'apprendimento automatico 
• Online, in presenza o entrambi? Online
• Esame richiesto? No
• Durata: 1 ora e 50 minuti 
• Quante ore di lezione: 1 ora e 50 minuti 
• Requisiti di ammissibilità: Nessuno
• Prezzo:
  • Carriera: $39.99 
  • Formazione per team: $31.67 per utente 
• Come seguire il corso: LinkedIn Learning

18. Machine Learning End-to-End con TensorFlow su GCP (Google Cloud)

Questo corso offre un approccio pratico e interattivo alla creazione di una pipeline di apprendimento automatico end-to-end con TensorFlow sulla Google Cloud Platform. Guida i partecipanti dall'esplorazione dei dati fino al deployment del modello e alla generazione di previsioni in tempo reale.

• Per chi è: Sviluppatori e ingegneri dell'apprendimento automatico
• Argomenti trattati:
  • Esplorazione e preprocessamento dei dati
  • Addestramento dei modelli con TensorFlow
  • Deployment dei modelli su Google Cloud Platform
  • Configurazione delle previsioni in tempo reale
  • Automazione dei workflow per i modelli ML
• Online, in presenza o entrambi? Online
• Esame richiesto? No
• Durata: 3 ore e 15 minuti 
• Quante ore di lezione: Autonomo
• Requisiti di ammissibilità: Conoscenze base di TensorFlow
• Prezzo: $29 per abbonamento Pluralsight 
• Come seguire il corso: Pluralsight

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19. Certificato Professionale IBM in Machine Learning (IBM)

Questo corso offre una formazione nel machine learning utilizzando strumenti e librerie open-source, coprendo una vasta gamma di algoritmi e tecniche per applicazioni pratiche. Include laboratori guidati, progetti e un capstone per sviluppare competenze pronte per il lavoro nel campo del machine learning. 

• Destinatari: Aspiranti professionisti del machine learning
• Argomenti trattati:
  • Apprendimento supervisionato e non supervisionato
  • Modelli di regressione e classificazione
  • Tecniche di clustering
  • Alberi decisionali e apprendimento ensemble
  • Riduzione della dimensionalità
  • Deep learning e reinforcement learning
  • Analisi esplorativa dei dati e feature engineering
• Online, in presenza o entrambi? Online
• Esame richiesto? Sì
• Durata: 3 mesi 
• Ore di istruzione: 10 ore a settimana (autoapprendimento)
• Requisiti di ammissione: Nessuno
• Prezzo: Iscriviti gratuitamente 
• Segui il corso: Coursera

20. Machine Learning e Intelligenza Artificiale con Python (Università di Harvard)

Questo corso presenta competenze fondamentali che si estendono ad algoritmi avanzati come bagging, random forest e gradient boosting. Attraverso l'applicazione a dati reali, guida i partecipanti nell'analisi dei processi, nella valutazione dei risultati e nella misurazione dell’efficacia delle tecniche di machine learning. Inoltre, pone l'accento sul test delle previsioni e sull'analisi degli output per prevenire l'overfitting. 

• Destinatari: Chi desidera sfruttare Python per il machine learning
• Argomenti trattati:
  • Comprensione degli algoritmi ad albero decisionale
  • Esplorazione di bagging e random forest
  • Tecniche per performance predittiva
  • Valutazione dei modelli e riduzione dei bias nei dati 
• Online, in presenza o entrambi? Online
• Esame richiesto? No
• Durata: 6 settimane 
• Ore di istruzione: 4-5 ore a settimana (autoapprendimento)
• Requisiti di ammissione: Conoscenza di Python
• Prezzo: Gratuito
• Segui il corso: Università di Harvard

21. Fondamenti di Google Cloud Big Data e Machine Learning (Google Cloud)

Questo corso introduce i concetti essenziali e gli strumenti per la gestione dei big data e del machine learning su Google Cloud. Guida i partecipanti nell'utilizzo delle funzionalità di big data e ML di Google Cloud per l'elaborazione e l'analisi dei dati.

• Per chi è: Ingegneri e analisti dei dati che desiderano utilizzare Google Cloud
• Argomenti trattati:
  • Ecosistema di Big Data e ML di Google Cloud
  • Elaborazione dei dati con BigQuery e Dataflow
  • Opzioni di archiviazione dati su Google Cloud
  • Utilizzo di AI Platform per il Machine Learning
  • Laboratori pratici con strumenti Google Cloud

• Online, in presenza, o entrambi? Online
• Esame richiesto? No
• Durata: 9 ore 
• Quante ore di lezione: Autonomo
• Requisiti di ammissibilità: Nessuno
• Prezzo: Gratuito
• Partecipa al corso: Coursera

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