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Con la diffusione e l'accessibilità del Deep Learning, le reti neurali sono diventate uno strumento potente per risolvere problemi complessi di apprendimento automatico. Uno dei molti vantaggi di questo sistema è la sua capacità di apprendere e migliorare con i dati. 

TECH ha progettato un corso universitario in Reti Neurali nel Deep Learning con il quale cerca di fornire agli studenti le abilità e le competenze necessarie per poter svolgere il loro lavoro come specialisti, con la massima efficienza e qualità possibile. Pertanto, nel corso del programma, verranno affrontati aspetti quali la selezione dell'Ottimizzatore, l'Allenamento del Modello, il Learning Rate o la Regolazione del Peso. 

Tutto ciò, attraverso una comoda modalità online al 100% che permetterà allo studente di organizzare i propri orari e i propri studi, conciliandoli con gli altri lavori e interessi quotidiani. Inoltre, questa qualifica dispone del materiale teorico e pratico più completo del mercato, che facilita il processo di studio dello studente e gli permette di raggiungere i suoi obiettivi in modo rapido ed efficiente.

Diventa un esperto di Deep Learning in sole 6 settimane e con totale libertà di organizzazione”

Questo corso universitario in Reti Neurali nel 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 Reti Neurali nel Deep Learning 
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni sportive e pratiche riguardo alle discipline essenziali per l’esercizio professionale 
• 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 tutore, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
• Disponibilità di accesso ai contenuti da qualsiasi dispositivo fisso o portatile con una connessione internet

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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.

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L'obiettivo di questo corso universitario in Reti Neurali nel Deep Learning è che gli studenti acquisiscano un aggiornamento meticoloso delle proprie conoscenze in questo settore. Un aggiornamento che permetterà agli studenti di svolgere il proprio lavoro con la massima qualità ed efficienza possibile. Tutto ciò sarà possibile grazie a TECH e a una modalità 100% online che dà totale libertà di organizzazione di orari allo studente.

Raggiungi gli obiettivi di questo titolo e padroneggia la progettazione della rete e la selezione dell'ottimizzatore”

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 

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