Aumenta il tuo livello di conoscenza del Deep Learning con questo master privato di 1.500 ore di insegnamento.Iscriviti subito"

Senza dubbio uno dei settori in più rapida crescita negli ultimi anni è stato quello della tecnologia, trainato dai progressi ingegneristici apportati dallo sviluppo del Deep Learning. Si moltiplicano quindi i Chatbot, le applicazioni di riconoscimento facciale, la diagnosi precoce di malattie come il cancro attraverso l'identificazione di immagini mediche di qualità superiore. 

Una miriade di possibilità che richiedono una padronanza esaustiva del Deep Learning  da parte di professionisti dell'ingegneria. In questo senso, TECH ha promosso lo sviluppo di questo Master Privato di 12 mesi, che fornisce agli studenti le conoscenze più avanzate e attuali in questo campo.

Questo programma porterà lo studente ad approfondire le basi matematiche, la costruzione di reti neurali, la personalizzazione dei modelli e l'addestramento con TensorFlow o ad approfondire il Deep Computer Vision con le Reti Neurali Convoluzionali. A tal fine, si disporrà di materiali didattici basati su video riassuntivi di ogni argomento, video di approfondimento, letture specialistiche e casi di studio accessibili comodamente, in ogni momento da qualsiasi dispositivo elettronico dotato di connessione internet.

Un programma che permetterà di migliorare le proprie competenze per creare progetti incentrati sull'analisi dei dati, sull'elaborazione del linguaggio naturale o che abbiano un'applicazione diretta in settori come la robotica, la finanza, il Gaming, le auto a guida autonoma, ecc.

In questo modo, TECH  fornisce molte possibilità grazie a una qualifica universitaria di qualità, sviluppata da veri esperti e che offre una maggiore libertà di autogestione degli studi. Il tutto, senza dover frequentare le lezioni di persona o con orari ristretti, gli studenti possono accedere al programma di studio in qualsiasi momento e conciliare le loro attività quotidiane con una specializzazione all'avanguardia nel mondo accademico.

Si tratta di una qualifica universitaria che ti darà lo slancio necessario in modo da poter far parte delle grandi aziende tecnologiche del momento. Iscriviti subito”

Questo master privato 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 Data Engineer e Data Scientist
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni tecniche e pratiche sulle 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

Con questo programma non dovrai preoccuparti di frequentare le lezioni, non dovrai recarti in classe e né rispettare un orario fisso. Accedi al programma quando e dove vuoi”

Il personale docente del programma comprende prestigiosi 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.

Padroneggia i modelli GANS e di diffusione, e migliora i tuoi progetti per generare immagini nuove, realistiche e di alta qualità"

Un programma che ti permetterà di approfondire Backward Pass e come vengono applicate le derivate delle funzioni vettoriali per l'apprendimento automatico"

TECH mette a disposizione di tutti i suoi studenti una grande quantità di materiale didattico innovativo, in modo che in soli 12 mesi possano ottenere le conoscenze necessarie in materia di Deep Learning, che consentiranno loro di crescere in uno dei settori più all'avanguardia del momento. Così, al termine di questo master privato, lo studente avrà sviluppato le competenze e le abilità necessarie per essere coinvolto in progetti di Intelligenza Artificiale e Deep Learning volti a migliorare diversi settori socio-economici.

Acquisirai le conoscenze necessarie per creare ambienti OpenAI e progredire nella tua carriera"

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. 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, 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 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

Modulo 4. Addestramento delle Reti Neuronali Profonde

• Analizzare i problemi di gradiente e come evitarli
• Determinare come riutilizzare gli strati pre-addestrati per addestrare reti neurali profonde
• Stabilire come programmare il tasso di apprendimento per ottenere i migliori risultati

Modulo 5. Personalizzazione di Modelli e addestramento 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. 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 8 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 9. 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

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

Cogli l'opportunità di conoscere gli ultimi progressi in questo ambito e applicali al tuo lavoro quotidiano"