Neural Architecture Search e AutoML
Corso
Online
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Descrizione
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Tipologia
Corso
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Metodologia
Online
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Ore di lezione
15h
Il corso affronta le tecniche di automazione nella progettazione delle reti neurali, permettendo di generare modelli ottimizzati tramite processi di Neural Architecture Search. Gli studenti impareranno a utilizzare algoritmi evolutivi, reinforcement learning, metodi bayesiani e strategie di pruning per esplorare lo spazio delle architetture in modo efficiente. Verranno realizzate applicazioni su dataset reali, implementazioni con AutoKeras, Google AutoML e framework open source. Il percorso fornisce competenze per aumentare l’accuratezza dei modelli riducendo costi computazionali e tempi di sviluppo, preparando a creare sistemi adattivi e scalabili.
Opinioni
Successi del Centro
Tutti i corsi devono essere aggiornati
La media delle valutazioni dev'essere superiore a 3,7
Più di 50 opinioni degli ultimi 12 mesi
6 anni del centro in Emagister.
Materie
- Machine Learning
- Machine
- Learning
- Learning solution
- Automatizzazione
Programma
1. Introduzione all’AutoML e obiettivi di automazione;
2. NAS e meta-ottimizzazione delle architetture neurali;
3. Definizione dello spazio delle architetture e vincoli;
4. Algoritmi evolutivi per esplorare configurazioni di rete;
5. Reinforcement learning applicato al NAS controller;
6. AutoKeras e pipeline automatizzate;
7. Google AutoML e servizi gestiti;
8. Neural pruning e compressione dei modelli;
9. Hyperparameter tuning automatizzato;
10. Efficienza computazionale e costi di ricerca;
11. Search strategies: random, bayesiana, bandit;
12. Benchmark e metriche di confronto tra architetture;
13. Applicazioni industriali e casi di successo;
14. Interpretabilità e analisi delle architetture trovate;
15. Progetto NAS con ricerca automatica e valutazione.
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Neural Architecture Search e AutoML