TECH cerca di dare una spinta alla tua carriera professionale senza trascurare altri ambiti della tua vita, per questo ti offre un programma adattato a te con la massima flessibilità" 

La ricerca in Reti Neuronali e Allenamento di Deep Learning rimane un'area dinamica che offre un gran numero di opportunità per coloro che desiderino contribuire in modo significativo alla comprensione e all'applicazione di queste tecniche. Pertanto, si è dimostrata particolarmente efficace nell'elaborazione di dati complessi e nell'esecuzione di compiti difficili in una varietà di campi, rendendola uno strumento indispensabile per l'ingegneria moderna. Inoltre, le reti neurali profonde hanno una vasta gamma di applicazioni pratiche nel mondo reale, dal riconoscimento di immagini e voce all'analisi finanziaria e al rilevamento delle frodi. 

Hanno anche la capacità di elaborare grandi volumi di dati in modo efficiente e preciso, rendendoli ideali per applicazioni nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico. La loro capacità di apprendere e adattarsi continuamente a nuovi dati e situazioni li rende uno strumento prezioso per il processo decisionale in tempo reale. In breve, si tratta di un campo entusiasmante che offre molteplici opportunità per coloro che desiderano acquisire competenze e conoscenze all'avanguardia nell'ingegneria moderna. 

TECH ha sviluppato un programma completo basato sulla sua esclusiva metodologia Relearning per facilitare l'apprendimento degli studenti in modo progressivo e naturale ripetendo i concetti fondamentali.

Il programma è presentato in un formato online in modo che il professionista possa concentrarsi sul suo apprendimento senza doversi preoccupare di spostamenti o orari prestabiliti. Inoltre, è possibile accedere ai contenuti teorico-pratici da qualsiasi luogo e in qualsiasi momento, purché si disponga di un dispositivo con connessione a Internet.  

Dai una spinta alla tua carriera con una qualifica in cui ti immergerai nell'architettura visiva della corteccia Deep Computer Vision" 

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

• Sviluppo di casi pratici presentati da esperti in 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 
• 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 

Distribuisci il carico di insegnamento in base alle tue esigenze personali e rendi compatibile lo studio con i tuoi impegni professionali" 

Il personale docente del programma comprende rinomati professionisti del settore, nonché specialisti riconosciuti appartenenti a società 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.  

Approfondisci le tecniche di tracciamento e localizzazione e diventa il professionista che hai sempre desiderato conoscere"

Video motivazionali, casi di studio, contenuti grafici e schematici, forum di discussione... È sicuramente l'opportunità di cui hai bisogno per fare un salto nella tua carriera professionale. Non esitare"

Lo studente, grazie alle conoscenze offerte durante il programma, acquisirà una visione globale e aggiornata sugli aspetti fondamentali in Reti Neurali e Allenamento di Deep Learning, consentendogli di raggiungere gli obiettivi stabiliti. Lo studente svilupperà competenze così complete in un campo dell’ingegneria essenziale, versatile e in costante crescita, che lo porterà a raggiungere l'eccellenza in un settore in piena espansione. Per garantire la soddisfazione degli studenti, TECH ha definito obiettivi generali e specifici che serviranno come guida per raggiungere il successo.  

Sviluppa il tuo potenziale e raggiungi i tuoi obiettivi di carriera con la padronanza approfondita degli ottimizzatori Adam e RMSprop che svilupperai con questo programma"

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. Training delle Reti Neuronali 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 2. Personalizzazione di modelli e allenamenti 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 3. 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 

Raggiungerai i tuoi obiettivi grazie agli strumenti efficienti che acquisirai in questo esperto universitario di TECH"