Descrizione

Tipologia

Corso
Metodologia

Online
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13h
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Invio di materiale didattico

Sì
Servizio di consultazione

Sì
Tutoraggio personalizzato

Sì
Lezioni virtuali

Sì

L'Intelligenza Artificiale sta facendo progressi esponenziali, avanzando come nessuna tecnologia aveva mai fatto prima nella storia dell'uomo, e il merito è di un solo e unico campo:il Deep Learning.
Il Deep Learning è l'insieme di metodi utilizzati per addestrare le Reti Neurali Artificiali, un particolare modello del Machine Learning che hanno rivoluzionato l'intero settore.
Applicazione pratiche di Deep Learning e Reti Neurali Artificiali sono già intorno a noi:
Le self-driving cars che cambieranno come mai prima d'ora la mobilità urbana.
Gli assistenti virtuali come Alexa di Amazon e Google Home che sono sempre più presenti all'interno delle nostre abitazioni.
Sistemi intelligenti come IBM Watson che ogni giorno aiutano medici a fare diagnosi migliori salvando vite umane.In questo corso esploreremo il funzionamento del Deep Learning e impareremo insieme a creare i nostri modelli di Reti Neurali Artificiali utilizzando Python e Keras su Tensorflow per risolvere problemi differenti, come:
Identificare tumori maligni.
Riconoscere capi di abbigliamento nelle foto.
Classificare recensioni come positive o negative.Hai già seguito il nostro primo corso sul Machine Learning con Python o hai già esperienza con il Machine Learning ?
Allora sei pronto per addentrarti più in profondità con lo studio del Deep Learning e delle Reti Neurali Artificiali.

Sedi e date

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Profilo del corso

Quali sono gli obiettivi del corso?

Comprendere il funzionamento delle Reti Neurali Artificiali,Comprendere i vantaggi delle Reti Neurali Artificiali Profonde,Distinguere i diversi tipi di algoritmi di ottimizzazione,Programmare una Rete Neurale Artificiale con Keras su Tensorflow,Addestrare una Rete Neurale Artificiale per il riconoscimento di oggetti,Addestrare una Rete Neurale Artificiale per la classificazione di testi,Addestrare una Rete Neurale Artificiale Profonda utilizzando la GPU,Addestrare una Rete Neurale Artificiale Profonda nel Cloud,Creare Reti Neurali Convoluzionali per problemi di Computer Vision,Creare Reti Neurali Ricorrenti (LSTM e GRU) per problemi di Natural Language Processing,Utilizzare il Word Embedding per creare una rappresentazione vettoriale dei testi,Analizzare un dataset utilizzando Pandas,Lavorare con iPython e Jupyter Notebook

Requisiti

Basi di matematica da scuola superiore,Conoscere un qualsiasi linguaggio di programmazione pu\u00f2 aiutare, ma non è indispensabile, è presente una sezione su Python per principianti assoluti

Titolo

Deep Learning e Reti Neurali con Python: il Corso Pratico

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Massimiliano Calani

5.0

25/11/2019

Sul corso: Il docente non si perde in inutili e gratuite ripedizioni, va sempre dritto al punto.