Practical Deep Learning: Geolocalizzazione indoor (Italiano)

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Corso

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Descrizione

  • Tipologia

    Corso

  • Metodologia

    Online

  • Ore di lezione

    6h

  • Inizio

    Scegli data

  • Invio di materiale didattico

    Sì

  • Servizio di consultazione

    Sì

  • Tutoraggio personalizzato

    Sì

  • Lezioni virtuali

    Sì

In questo corso descrivo l'implementazione di un applicativo client-server che acquisendo i segnali wifi da un dispositivo Android lo geolocalizzerà in un ambiente indoor (riconoscerà in quale area/stanza ci si trova);
Il client sarà una applicazione Android scritta in Java,
mentre il server che girerà sul vostro PC sarà una applicazione scritta in Python;
Per geolocalizzare il dispositivo si utilizzerà una rete neurale sviluppata con la libreria Keras (Tensorflow 2.0);
La rete neurale avrà una fase di training ed una fase di predizione;

Sedi e date

Luogo

Inizio del corso

Online

Inizio del corso

Scegli dataIscrizioni aperte

Profilo del corso


Utilizzo delle reti neurali in una applicazione pratica,Sviluppo di una applicazione client - server utilizzando Android e Python,Concetti base sulle reti neurali e sulla geolocalizzazione indoor,Costruzione e training di una rete neurale in Keras,Scoprire il Deep Learning, il più evoluto ramo del Machine Learning

Conoscenze di base del linguaggio Python,Conoscenze di base nello sviluppo Android in linguaggio java,Non sono richieste conoscenze di reti neurali, qualche conoscenza di base pu\u00f2 aiutare ad estendere l'applicazione

Practical Deep Learning: Geolocalizzazione indoor (Italiano)

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5.0
30/01/2020
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5.0
27/01/2020
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Tutti i corsi devono essere aggiornati

La media delle valutazioni dev'essere superiore a 3,7

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4 anni del centro in Emagister.

Materie

  • Android
  • Python
  • E-learning
  • Server

Programma

Contenido del curso
Descrizione del progetto
Codice sorgente e Avvisi
Struttura dell'applicazione
Prerequisiti del progetto
Link utili per acquisire conoscenze di base ed affrontare il corso
Prepariamo gli ambienti di sviluppo
Preparazione dell'ambiente Android
Preparazione dell'ambiente Python
Installazione del database
Installazione delle librerie python necessarie per il progetto
Geolocalizzazione indoor, fingerprints e fence areas
Risolvere il problema con le reti neurali
Utilizziamo le Activity
Configuriamo i nostri ListAdapter
Gli IntentService
Le Settings
Schema dell'applicazione client e server
Carichiamo il progetto da GIT
Implementazione della main activity
Implementazione della gestione aree
Implementazione della scansione wifi
Implementazione dei settings
Implementazione dei services
Installiamo l'applicazione client sullo smartphone
Introduzione alle reti neurali
Keras e Tensorflow 2.0
Training e Verifica della rete neurale
Underfitting e Overfitting
Un riepilogo della sezione
Struttura dell'applicazione server
Struttura del database
Le gestione delle aree
L'acquisizione delle scansioni
Prepariamo i dati per il training
Gli strati di Keras
Costruiamo il modello ed effettuiamo il training
Prediction della rete neurale
Verifichiamo la rete neurale
Proviamo l'applicazione completa in un ambiente indoor
Note sull'avvio dell'applicazione completa
Migliorare ed estendere le funzionalità dell'applicazione

Ulteriori informazioni

A chi è rivolto: Sviluppatori che vogliono lavorare su progetti pratici che sfruttano le reti neurali,Data scientist che vogliono applicare le proprie conoscenze in progetti pratici,Appassionati di Machine Learning che vogliono mettere in pratica il Deep Learning in una applicazione reale
Cosa include il prezzo totale del corso?
Comunicazione diretta col docente, accesso a vita, ampliamenti e aggiornamenti inclusi, rimborso entro 30 giorni.

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