Rivoluziona il settore tecnologico grazie a questo master privato in Deep Learning"

La rapida evoluzione tecnologica degli ultimi anni ha permesso di accorciare le distanze che ci separano dall’avvento dei veicoli a guida automatica, dalla diagnosi precoce di malattie gravi mediante dispositivi di imaging ad alta precisione o dal riconoscimento facciale tramite app mobili. Queste innovazioni emergenti cercano quindi di migliorare la precisione degli automatismi e la qualità dei risultati ottenuti.

Uno scenario in cui gioca un ruolo determinante il professionista dell'informatica che deve possedere un'approfondita conoscenza del Deep Learning, in grado inoltre di progredire in questo settore per poter creare autentici elementi di Intelligenza Artificiale. Motivo per cui TECH ha creato questo Master Privato di 12 mesi che si avvale del programma più aggiornato, realizzato da veri esperti in questo campo.

Un programma con una prospettiva teorico-pratica che consentirà agli studenti di acquisire un apprendimento intensivo sui fondamenti matematici, la costruzione di reti neurali, la personalizzazione dei modelli e il training con TensorFlow. Un insieme di contenuti che potrà essere assimilato facilmente grazie ai video riassuntivi di ogni argomento, ai video in focus, alle letture specializzate e ai casi di studio. Inoltre, con il sistema Relearning impiegato da TECH, l'informatico progredirà in modo più naturale nel corso del programma, ribadendo in maniera più semplice i nuovi concetti, riducendo così le lunghe ore di studio.

Un insegnamento universitario che pone l'accento sulla conoscenza e che farà crescere professionalmente lo studente, grazie a un'opzione accademica di primo livello compatibile con le sue attività quotidiane. Infatti, per accedere in qualsiasi momento a questa qualifica all'avanguardia accademica, basta un dispositivo digitale con connessione internet.

Ottieni il successo con i tuoi progetti di IA in settori come l'automotive, la finanza o il medico grazie all'insegnamento fornito da TECH"

Questo master privato in 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 Data Engineer e Database Scientist
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• Speciale enfasi sulle metodologie innovative
• Lezioni teoriche, domande all'esperto, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet

Esplora le librerie di Hugging Face Transformer e altri strumenti di elaborazione del linguaggio naturale da applicare ai problemi di vista"

Il personale docente del programma comprende rinomati esperti del settore, nonché riconosciuti specialisti appartenenti a società scientifiche e università prestigiose, 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 su Problemi, mediante il quale lo specialista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.

Avrai a disposizione un programma avanzato sul Deep Learning 24 ore su 24, da qualsiasi dispositivo digitale dotato di connessione a Internet"

Un master privato della durata di 12 mesi che si avvale di tecniche di apprendimento profondo basate su problemi reali"

Gli studenti che seguano questo piano di studi della durata di 1.500 ore avranno l'opportunità di acquisire un apprendimento che eleverà le loro opportunità di carriera nel settore tecnologico, in particolare nello sviluppo dell'IA. Affinché lo studente raggiunga più facilmente tale obiettivo, questa istituzione accademica fornisce strumenti didattici innovativi e facilmente accessibili e un eccellente personale docente che risolverà qualsiasi dubbio che sorga nel corso di questo processo di insegnamento di alto livello.

Acquisirai solide capacità analitiche, di risoluzione dei problemi e di creazione di algoritmi per perfezionare l'Intelligenza Artificiale"

Obiettivi generali

• Approfondire i concetti chiave delle funzioni matematiche e dei loro derivati
• 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 di 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

Modulo 1. Fondamenti matematici del Deep Learning

• 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

Modulo 2. Principi di Deep Learning

• Analizzare il funzionamento della regressione lineare e come può essere applicata ai modelli di reti neurali
• Ottimizzare gli iperparametri per migliorare le prestazioni dei modelli di rete neurali
• Determinare come è possibile valutare le prestazioni dei modelli di rete neurali utilizzando il set di allenamento e il set di test

Modulo 3. Le reti neurali, base del Deep Learning

• Analizzare l'architettura delle reti neurali e i loro principi di funzionamento
• Determinare come le reti neurali possono essere applicate a una varietà di problemi
• Stabilire come ottimizzare le prestazioni dei modelli di deep learning regolando gli iperparametri

Modulo 4. Allenamento delle Reti Neurali Profonde

• Analizzare i problemi di gradiente e come possono essere evitati
• Determinare come riutilizzare strati pre-addestrati per allenare reti neurali profonde
• Impostare come programmare il tasso di apprendimento per ottenere i migliori risultati

Modulo 5. Personalizzazione di modelli e training con TensorFlow

• Determinare come utilizzare l'API TensorFlow per definire funzioni e grafici personalizzati
• Utilizzare l'API tf.data per caricare e pre-elaborare i dati in modo efficiente
• Discutere il progetto TensorFlow Datasets e come può essere utilizzato per facilitare l'accesso ai set di dati pre-elaborati

Modulo 6. Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali

• Esplorare e capire come funzionano i livelli convoluzionali e di raggruppamento per l'architettura Visual Cortex
• Sviluppare architetture CNN con Keras
• Utilizzare i modelli Keras pre-addestrati per la classificazione, la localizzazione, il rilevamento e il monitoraggio degli oggetti e la segmentazione semantica

Modulo 7. Sequenze di elaborazione utilizzando RNN (reti neurali ricorrenti) e CNN (reti neurali convoluzionali)

• Analizzare l'architettura dei neuroni e dei livelli ricorrenti
• Esaminare i vari algoritmi di formazione per il training di modelli RNN
• Valutare le prestazioni dei modelli RNN utilizzando metriche di accuratezza e sensibilità

Modulo 8. Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) con reti naturali ricorrenti (RNN) e attenzione

• Generare testo utilizzando reti neurali ricorrenti
• Training di una rete encoder-decoder per eseguire la traduzione automatica neurale
• Sviluppare un'applicazione pratica di elaborazione del linguaggio naturale con RNN e attenzione

Modulo 9. Auto-sensori, GPS e modelli di diffusione

• Implementare tecniche di PCA con un encoder automatico lineare incompleto
• Utilizzare autocodificatori convoluzionali e variazionali per migliorare i risultati degli autoaccessori
• Analizzare come le GPU e i modelli di broadcast possono generare immagini nuove e realistiche

Modulo 10. Reinforcement Learning

• Utilizzare gradienti per ottimizzare la politica di un attore
• Valutare l'uso delle reti neurali per migliorare la precisione di un attore nel prendere decisioni
• Implementare diversi algoritmi di rinforzo per migliorare le prestazioni di un attore

TECH si adatta alle tue esigenze e motivazioni professionali, ecco perché ha progettato il programma più completo e flessibile sul Deep Learning"