Aggiornati in materia di fondamenti matematici del Deep Learning per creare le reti neurali più avanzate”

Oggi il Deep Learning è diventato una delle tecniche più utilizzate nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale, grazie alla sua capacità di gestire reti neurali profonde e di eseguire compiti complessi in modo accurato in un'ampia varietà di campi. Nella robotica, ad esempio, il Deep Learning viene utilizzato per la navigazione autonoma e il riconoscimento degli oggetti. Nel caso dell'Elaborazione del Linguaggio Naturale, è prezioso per la traduzione automatica e la creazione di Chatbots intelligenti.

Tuttavia, per poter utilizzare efficacemente queste reti neurali, è necessario possedere una solida comprensione dei fondamenti matematici sottostanti. Proprio questo è l'obiettivo del corso universitario in Fondamenti Matematici del Deep Learning, che è stato progettato per fornire agli studenti le basi di matematica avanzata e statistica necessarie per il deep learning.

Il programma tratterà tematiche relative all'Algebra lineare, al calcolo multivariato, all'ottimizzazione e alla Probabilità. In questo senso, gli studenti approfondiranno concetti fondamentali come matrici, vettori, derivate parziali, la discesa del Gradiente, distribuzioni di probabilità o Statistiche inferenziali. Inoltre, la specializzazione comprende anche numerosi esempi ed esercizi pratici per aiutare gli studenti ad applicare i concetti teorici in un contesto reale.

La caratteristica principale di questo corso universitario è che verrà erogato in modalità 100% online, il che significa che gli studenti potranno accedere ai materiali del programma da qualsiasi parte del mondo e in qualsiasi momento conveniente per loro.

Diventerai un esperto nelle operazioni con funzioni vettoriali e derivate”

Questo corso universitario in Fondamenti Matematici del Deep Learning possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti in Fondamenti Matematici del Deep Learning
• Contenuto grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni tecnologiche e pratiche riguardo alle discipline essenziali per l’esercizio della professione
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• Particolare enfasi sulle metodologie innovative
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o portatile provvisto di connessione a internet

Approfondisci tutte le nozioni per padroneggiare il funzionamento dei modelli che operano alla base dell'Apprendimento Supervisionato”

Il personale docente comprende professionisti del settore, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato sui Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni di pratica professionale che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.

Confronta gli insiemi di dati in modo magistrale grazie alle innovative risorse pedagogiche del Campus Virtuale”

Ti specializzerai nella regolazione di iperparametri o nella gestione di tecniche di regolarizzazione in sole 300 ore”

Gli studenti iscritti a questo programma avranno l'opportunità di sviluppare conoscenze avanzate che consentiranno loro di migliorare le prospettive di carriera nel settore tecnologico, in particolare nello sviluppo dell'Intelligenza Artificiale. Per aiutare gli studenti a raggiungere i propri obiettivi, questa istituzione accademica offre strumenti pedagogici innovativi e facilmente accessibili, oltre a docenti di alto livello con una vasta esperienza nel campo dell’IA.

Raggiungi gli obiettivi della specializzazione e sviluppa la Regola della Catena per il calcolo delle derivate di funzioni annidate”

Obiettivi generali

• Approfondire i concetti chiave delle funzioni matematiche e delle loro derivate
• Applicare questi principi agli algoritmi di apprendimento profondo per imparare automaticamente
• Esaminare i concetti chiave dell'Apprendimento Supervisionato e come si applicano ai modelli di rete neurale
• Analizzare il training, la valutazione e l'analisi dei modelli di reti neurali
• Approfondire i concetti chiave e le principali applicazioni deep learning
• Implementare e ottimizzare le reti neurali con Keras
• Sviluppare conoscenze specialistiche sulla formazione di reti neurali profonde
• Analizzare i meccanismi di ottimizzazione e regolarizzazione necessari per la formazione di reti profonde

Obiettivi specifici

• Sviluppare la regola della stringa per calcolare derivate da funzioni nidificate
• Analizzare come vengono create nuove funzioni da funzioni esistenti e come vengono calcolate quelle derivate da esse
• Esaminare il concetto del Backward Pass e come vengono applicate le derivate delle funzioni vettoriali per l'apprendimento automatico
• Imparare ad utilizzare TensorFlow per costruire modelli personalizzati
• Comprendere come caricare ed elaborare i dati utilizzando gli strumenti TensorFlow
• Individuare i concetti chiave dell'elaborazione del linguaggio naturale in NLP con RNN e meccanismi di attenzione
• Esplorare le funzioni delle librerie di Hugging Face Transformer e di altri strumenti di elaborazione del linguaggio naturale da applicare ai problemi di vista
• Imparare a costruire e addestrare modelli di autoscatti, GAL e modelli di diffusione
• Comprendere in che modo gli autoencoder possono essere utilizzati per codificare i dati in modo efficiente
• Analizzare il funzionamento della regressione lineare e la sua applicazione ai modelli di reti neurali
• Approfondire l'ottimizzazione degli iperparametri per migliorare le prestazioni dei modelli di reti neurali
• Determinare come valutare le prestazioni dei modelli di reti neurali utilizzando il training set e il test set

Iscriviti subito e porta la tua carriera in Informatica al livello successivo esplorando le funzionalità delle librerie Transformers”