Guida completa al Deep Learning e alle reti neurali

Contenido del curso
Introduzione al corso
Codice del corso
L'importanza e gli utilizzi dei network neurali
Storia e caratteristiche delle reti neurali
Il cervello umano
Il neurone artificiale
Le differenze tra i due sistemi
Tipi di reti neurali
Struttura di una rete neurale artificiale
Perceptrone
Un esempio base con R
Un esempio base con Python
Addestramento della rete
Deep Neural Networks o reti neurali profonde
I framework per il deep learning
Reti feedforward
Esempio di rete feedforward con nnet - R
Esempio di rete neurale con neuralnet - R
Esempio di previsione con output numerico - R
L'algoritmo di backpropagation
Il metodo del gradiente
Funzioni di attivazione
Parametri per le reti neurali
Vantaggi e svantaggi delle reti neurali
Esempio di backpropagation con Python
Rappresentare dati non strutturati per il deep learning
Dai vettori ai tensori in R
Gli array in Python
I dataset per testare le reti neurali
CPU/GPU
Verificare la presenza di una GPU sul nostro computer
Keras per Python e per R
Un primo esempio di modello con keras e iris su R
Esempio di classificazione binaria sul dataset Pima con R
Esempio di regressione con R
Esempio di regressione sul dataset Boston con R
Esempio di regressione con Python
Esempio di regressione sul dataset Boston con Python
Esempi di classificazione con Python
Tensorflow playground
Computer Vision
Il deep learning nella computer vision
Convolutional Neural Networks
Stride e pooling
Capiamo come viene letta un'immagine dal computer - con R
Esempio di CNN con R e il dataset MNIST
Esempio di CNN con Python e il dataset MNIST - prima parte
Esempio di CNN con Python e il dataset MNIST - seconda parte
Esempio di CNN con R e il dataset CIFAR
Esempio di CNN con Python e il dataset CIFAR
Evoluzione delle reti neurali
Altri metodi ed esempi per le immagini con reti CCN
Creare una rete neurale a partire dai nostri dati con R
Aumentare i dati per perfezionare i modelli con R
Come usare dei modelli pretrained in R
Recurrent neural networks - RNN
Vanishing gradient
LSTM e GRU
Introduzione al Natural Language Processing
Il concetto di embedding e il Word2Vec
Come impostare una rete ricorrente
Implementare le reti ricorrenti sui testi con R
Implementare le reti ricorrenti sui testi con R -- seconda parte
Implementare le reti ricorrenti sui testi con Python
Implementare le reti ricorrenti sui testi con Python -- seconda parte
Introduzione alla Sentiment Analysis
Le reti neurali non supervisionate
Mappe di Kohonen
Esempio di mappe di Kohonen con R
Macchine di Boltzmann
Autoencoders