Aggiornati sulle ultime tendenze dell'Intelligenza Artificiale e specializzati nella creazione di modelli avanzati con l'Esperto Universitario in Deep Learning" 

L'Intelligenza Artificiale è una delle aree più promettenti nel mondo della tecnologia e sta rapidamente trasformando il mondo. Il Deep Learning viene utilizzato in un numero sempre maggiore di campi, dalla computer vision alla traduzione automatica, e la sua richiesta nel mercato del lavoro sta crescendo rapidamente. Comporta una grande complessità algoritmica e, dato il rapido ritmo dei progressi in questo settore, un gran numero di qualifiche accademiche è diventato obsoleto, a scapito dei professionisti dell'informatica. 

L'Esperto Universitario in Deep Learning è un programma accademico completamente aggiornato che offre un alto livello di preparazione nel campo dell'Intelligenza Artificiale, con un focus specifico sul Deep Learning. La qualifica fornisce agli studenti le conoscenze e le competenze necessarie per sviluppare progetti in questo campo e per padroneggiare il funzionamento degli algoritmi di Deep Learning. Gli studenti potranno scoprire l'uso di TensorFlow per costruire modelli personalizzati o i derivati di funzioni vettoriali per l'apprendimento automatico, oltre a esplorare le funzionalità delle librerie Transformers di Hugging Face. 

Il corso è al 100% online e utilizza l'innovativa metodologia pedagogica del Relearning, che si basa su un feedback costante e sull'adattamento alle esigenze individuali degli studenti sulla base di ripetizioni mirate. 

L'Esperto universitario in Deep Learning offre anche flessibilità nell'organizzazione elle risorse accademiche, consentendo agli studenti di adattare il proprio ciclo educativo alle proprie esigenze e ai propri orari.

Immergiti nell'affascinante mondo degli algoritmi di Deep Learning e acquisisci competenze che ti permetteranno di eccellere nel campo della Data Science"   

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

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti in 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, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale 
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o portatile provvisto di connessione internet 

Cogli l'opportunità di specializzarti con i migliori professionisti dell'Intelligenza Artificiale"

Il personale docente del programma 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 sarà supportato da un innovativo sistema video interattivo sviluppato da riconosciuti esperti.

Approfitta di una specializzazione all'avanguardia che ti permetterà di far parte della rivoluzione digitale e di fare la differenza nel tuo futuro professionale"

Aggiornati sull'architettura delle reti neurali e sui loro diversi tipi per risolvere i problemi quotidiani attraverso il Deep Learning"

Gli studenti iscritti a quest'offerta didattica di 450 ore avranno la possibilità di acquisire competenze e conoscenze che miglioreranno significativamente le loro opportunità di progressione nel settore tecnologico, in particolare nello sviluppo dell'Intelligenza Artificiale. Con l'obiettivo di aiutare gli studenti a raggiungere i loro obiettivi, questa istituzione accademica fornisce strumenti pedagogici innovativi facilmente accessibili e dispone di un eccezionale team di professori leader nel Deep Learning. 

Ottieni gli aspetti chiave per ottimizzare le prestazioni avanzate dei modelli AI grazie a questo esperto universitario"  

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 preparazione di reti neurali profonde 
• Analizzare i meccanismi di ottimizzazione e regolarizzazione necessari per la preparazione di reti profonde 

Obiettivi specifici

Modulo 1. Fondamenti Matematici di 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, GAN e modelli di diffusione
• Comprendere come 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 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

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 apprendimento profondo attraverso la regolazione degli iperparametri  

Valuta le prestazioni dei modelli di reti neurali utilizzando il training set e il test set”