Applicazione di modelli avanzati come LSTM, BERT e GPT.

Modulo 1: l'Apprendimento Automatico e al Deep Learning Fondamenti dell'apprendimento automatico e del deep learning Struttura generale di una rete neurale Tipi di problemi che si affrontano con il deep learning (classificazione, regressione, analisi temporale, NLP) Modulo 2: Reti Neurali Ricorrenti (RNN) le reti neurali ricorrenti (RNN) Funzionamento delle RNN e vantaggi per sequenze temporali Limiti delle RNN tradizionali e la necessità di modelli avanzati Modulo 3: Long Short-Term Memory (LSTM) le LSTM: struttura e funzionamento Superamento del problema del vanishing gradient Applicazioni tipiche delle LSTM (previsioni temporali, analisi sequenziale) Modulo 4: Applicazione delle LSTM in Analisi Temporale Utilizzo delle LSTM per la previsione di serie temporali Tecniche avanzate di gestione delle sequenze lunghe Caso di studio: previsione del traffico, analisi finanziaria, previsioni meteorologiche Modulo 5: Trasformatori: la Rivoluzione del NLP Cos'è il modello del Trasformatore (Transformer) e la sua architettura Confronto con le RNN e le LSTM: vantaggi e differenze Attenzione (Attention Mechanism) e il suo ruolo nella comprensione del contesto Modulo 6: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) modello BERT: struttura e funzionamento Come BERT comprende il contesto bidirezionale nelle sequenze di testo Pre-addestramento e fine-tuning: l'approccio di BERT per il trasferimento dell'apprendimento Modulo 7: Applicazioni di BERT nel NLP Classificazione del testo e analisi del sentiment con BERT Estrarre informazioni e fare analisi semantica del linguaggio naturale Caso di studio: sistema di raccomandazione, analisi di recensioni, chatbot Modulo 8: GPT (Generative Pre-trained Transformer) Introduzione a GPT e alla sua evoluzione (GPT-2, GPT-3) Principio di funzionamento: autoregressivo e generazione di linguaggio Come GPT utilizza enormi dataset per l'addestramento e il fine-tuning Modulo 9: Applicazioni di GPT nella Generazione del Linguaggio Generazione automatica di testo e completamento di frasi Creazione di contenuti, risposte automatiche e traduzioni Caso di studio: scrittura automatica, assistenti virtuali, traduzione automatica Modulo 10: Tecniche di Fine-Tuning per BERT e GPT Il processo di fine-tuning: adattamento dei modelli pre-addestrati ai problemi specifici Tecniche di ottimizzazione e validazione per ottenere buone prestazioni Risorse e dataset per il fine-tuning di modelli avanzati Modulo 11: Modelli Generativi Avanzati: GAN e Variazioni Cos'è un modello generativo e come si applica all'intelligenza artificiale le GAN (Generative Adversarial Networks) e loro applicazioni Differenze tra GPT e modelli generativi come le GAN Modulo 12: Implementazione di Modelli Avanzati con Piattaforme di Deep Learning Panoramica delle principali piattaforme di deep learning (TensorFlow, PyTorch, Hugging Face) Come implementare LSTM, BERT e GPT utilizzando queste piattaforme Integrazione e deployment dei modelli in progetti reali Modulo 13: Problemi e Sfide Comuni nell'Applicazione di Modelli Avanzati Overfitting, underfitting e gestione dei bias nei modelli di deep learning Difficoltà computazionali e l'importanza di risorse hardware adeguate (GPU) Come affrontare le problematiche etiche nell'utilizzo dei modelli AI generativi Modulo 14: Trend Futuri e Sviluppi di LSTM, BERT e GPT Evoluzione dei modelli Transformer e il futuro delle architetture come GPT-4, GPT-5, BERT++ e varianti L'uso dell'AI generativa nei settori della creatività, salute, business, e oltre I limiti delle attuali tecnologie e come le nuove ricerche potrebbero risolverli Modulo 15: Riflessioni Finali e Conclusioni Riepilogo delle competenze acquisite durante il corso Come applicare le conoscenze apprese a casi reali nel mondo del lavoro Opportunità di specializzazione ulteriore nell'AI e nei modelli di deep learning