Architetture avanzate di reti neurali (Transformers, GANs).

Modulo 1: le Reti Neurali Avanzate Cos’è una rete neurale e come si è evoluta. La crescente importanza delle architetture avanzate nel deep learning. Differenze tra reti neurali tradizionali e architetture avanzate. Applicazioni avanzate delle reti neurali: NLP, generazione di immagini, sintesi vocale, ecc. Modulo 2: Fondamenti di Deep Learning deep learning: come funziona il backpropagation. Reti neurali feed-forward, convoluzionali (CNN), ricorrenti (RNN) e le loro limitazioni. Funzioni di attivazione comuni: ReLU, sigmoid, tanh. La sfida dell’overfitting e delle tecniche di regularization. Modulo 3: Cos'è un Transformer? la famiglia dei modelli Transformer. Evoluzione del Transformer: dalla tradizione delle RNN alle architetture basate su attenzione. La necessità di modelli Transformer in applicazioni NLP. Concetti chiave: self-attention, positional encoding, multi-head attention. Modulo 4: Architettura di un Transformer Dettaglio dell'architettura: encoder e decoder. Funzione di self-attention e il concetto di attenzione scalata. La struttura del Transformer: input embeddings, multi-head attention, feed-forward layers. Positional Encoding e il suo ruolo nella modellazione della sequenza. Modulo 5: Attenzione e Self-Attention Dettagli sull'algoritmo di attenzione: come funziona il calcolo di attenzione. Attenzione diretta vs. self-attention. Vantaggi dell'auto-attention rispetto alle RNN e LSTM. Attenzione scalata e il suo impatto sulle performance. Modulo 6: Il Modello BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) Cos'è BERT e come è stato costruito. Differenza tra BERT e i modelli Transformer originali. Addestramento pre-training e fine-tuning di BERT per compiti specifici. Applicazioni di BERT nell’elaborazione del linguaggio naturale. Modulo 7: Il Modello GPT (Generative Pretrained Transformer) Introduzione a GPT e come differisce da BERT. Architettura autoregressiva e il concetto di modellazione linguistica. Pre-training di GPT e adattamento a compiti specifici. Differenze tra GPT-2, GPT-3 e GPT-4: evoluzione e capacità. Modulo 8: le Generative Adversarial Networks (GANs) Cos’è una GAN e come funziona. Architettura di una GAN: il generatore e il discriminatore. Come il gioco di competizione tra il generatore e il discriminatore porta alla generazione di dati realistici. Vantaggi delle GANs per la generazione di immagini, video e audio. Modulo 9: Il Processo di Allenamento delle GANs La dinamica di gioco tra il generatore e il discriminatore. Funzione di perdita in una GAN: come il generatore impara a migliorarsi. Le sfide nel training delle GANs: instabilità, modalità di collasso, e difficoltà nell'ottimizzazione. Approcci per stabilizzare l’allenamento delle GANs (e.g., Wasserstein GAN). Modulo 10: Tipologie di GANs Varianti delle GANs: Deep Convolutional GANs (DCGAN), Conditional GANs (CGAN), CycleGAN, StyleGAN. Utilizzo di DCGAN per la generazione di immagini ad alta qualità. Applicazioni specifiche delle Conditional GANs per generazione controllata. L’evoluzione delle GANs per la sintesi di volti umani: StyleGAN. Modulo 11: Applicazioni delle GANs Generazione di immagini fotorealistiche e arte generativa. GANs per la sintesi di immagini mediche e miglioramento delle immagini. Generazione di dati sintetici per l’addestramento di modelli di machine learning. Utilizzo delle GANs nel miglioramento della qualità video e audio. Modulo 12: Attenzione nei Transformer: Applicazioni Avanzate Come l'attenzione viene utilizzata nelle architetture Transformer per risolvere problemi complessi. Transformer per il Machine Translation e la traduzione automatica. Applicazione dei Transformer in altre aree, come la generazione di testo e sintesi di parole. Transformer per la classificazione di testi complessi e il question answering. Modulo 13: Tecniche Avanzate nel Tuning delle GANs e dei Transformer Ottimizzazione dei parametri nelle GANs: approcci avanzati per migliorare la stabilità. Tecniche per migliorare l'addestramento dei Transformer: utilizzo di learning rate schedulers, warm-up. Il ruolo del fine-tuning nel miglioramento delle prestazioni in modelli pre-addestrati. Come evitare il collasso delle modalità e migliorare la qualità dei dati generati. Modulo 14: Transformer e GANs nelle Applicazioni Real-World Uso dei Transformer in settori avanzati: auto-guida, biotecnologie, e healthcare. GANs nell’industria dei giochi, della moda e dei media. Applicazioni pratiche nei social media e nell’e-commerce (ad esempio, raccomandazioni personalizzate). La sfida della generazione di contenuti etici e sicuri. Modulo 15: Considerazioni Future e Prospettive nel Deep Learning Le tendenze future nelle architetture Transformer e GANs. L’evoluzione delle architetture neurali generative e dei modelli di linguaggio. Potenziali sfide etiche: deepfakes, manipolazione dei contenuti generati. Come rimanere aggiornati sugli sviluppi di questi modelli avanzati nel campo dell’intelligenza artificiale.