Specializzati nelle varie applicazioni del Deep Learning, in modo da poter contribuire alla trasformazione tecnologica della società” 

Il Deep Learning ha permesso il progresso di aree come la Computer Vision, l'Elaborazione del Linguaggio Naturale e la Robotica. Oggi l'applicazione di queste tecniche è sempre più richiesta in diversi settori come la

Medicina, l'Ingegneria, il Marketing, la Sicurezza, ecc. Ad esempio, in Medicina il Deep Learning si è dimostrato molto utile nella diagnosi precoce delle malattie attraverso l'analisi delle immagini mediche. Nel Marketing, può essere utilizzato per fare previsioni accurate sul comportamento dei consumatori e per personalizzare le offerte. 

Questi sono solo alcuni esempi che illustrano l'importanza della specializzazione in questo settore. Per questo motivo, è stato progettato l'Esperto Universitario in Applicazioni di Deep Learning, un programma che ha l'obiettivo di preparare professionisti in grado di usare queste tecniche in diversi contesti. Il corso è composto da moduli che affrontano le applicazioni più popolare di Deep Learning e gli studenti saranno aggiornati sulla progettazione e sull’addestramento delle reti neurali ricorrenti, Autoencoders, GAN, Modelli di Diffusione, e altri punti chiave. 

Inoltre, il corso si avvale della metodologia pedagogica Relearning per assimilare più rapidamente i concetti. La flessibilità nell'organizzazione delle risorse accademiche consente inoltre agli studenti di adattare i tempi di studio alle proprie esigenze personali e professionali. E sempre completamente online.

Svilupperai competenze molto richieste per eccellere in un settore sempre più globale come quello del Deep Learning”   

Questo esperto universitario in Applicazioni di 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 Applicazioni di Deep Learning 
• 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 
• Particolare enfasi speciale sulle metodologie innovative  
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale 
• Disponibilità di accesso ai contenuti da qualsiasi dispositivo fisso o portatile dotato di connessione a Internet 

Ottieni un vantaggio competitivo nel mercato del lavoro generando testi attraverso reti neurali ricorrenti”   

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.

Valuta con competenza l'utilizzo delle reti neurali per migliorare l'accuratezza di un processo decisionale"

Implementa algoritmi di rinforzo avanzati per migliorare le prestazioni degli agenti con questo esperto universitario"

Iscrivendosi a questo esperto universitario di 450 ore, gli studenti avranno l'opportunità di acquisire competenze e conoscenze specialistiche che consentiranno loro di progredire nel settore del Deep Learning in maniera significativa. Per questo motivo, TECH si concentra sull'offerta di risorse pedagogiche innovative e facilmente accessibili per supportare gli studenti nel raggiungimento dei loro obiettivi. Tutto questo con l'obiettivo di consentirgli di operare in modo competente in un'area di competenza così impegnativa come quella del Deep Learning. 

Raggiungi gli obiettivi proposti da TECH e sviluppa applicazioni pratiche di Natural Language Processing con RNN”  

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 l’addestramento, 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 sull’addestramento di reti neurali profonde 
• Analizzare i meccanismi di ottimizzazione e regolarizzazione necessari per l’addestramento di reti profonde 

Obiettivi specifici

Modulo 1. Elaborazione di sequenze con RNN e CNN 

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

Modulo 2. Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) con Reti Neurali Ricorrenti (RNN) e Assistenza

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

Modulo 3. Autoencoder, GAN 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 GAN e i modelli di broadcast possono generare immagini nuove e realistiche 

Sarai un punto di riferimento nell'implementazione delle tecniche PCA con un codificatore automatico lineare incompleto”