Potrai scaricare tutti i contenuti dal Campus Virtuale su qualsiasi dispositivo elettronico e consultarli ogni volta che vorrai, anche senza connessione a internet” 

L'impatto del Deep Learning sul miglioramento dell'efficienza e dell'accuratezza dei sistemi è innegabile e si riflette in un'ampia varietà di campi, dalla medicina ai trasporti e alla sicurezza. Le applicazioni sono numerose, tra cui la diagnostica medica assistita dal computer, la guida autonoma dei veicoli, i sistemi di sicurezza, il rilevamento di anomalie e l'ottimizzazione della catena di fornitura dei prodotti. La ricerca e lo sviluppo di nuove tecniche di Deep Learningaprono un'ampia gamma di possibilità nella risoluzione di problemi complessi e nel processo decisionale in tempo reale. 

Di conseguenza, la richiesta di professionisti che sappiano applicare il Deep Learning continua ad aumentare e si prevede che la tendenza continui ad aumentare anche in futuro. In sintesi, studiare le applicazioni del Deep Learning può essere una valida opportunità grazie alla sua crescente domanda in vari settori, alla sua capacità di migliorare l'efficienza e l'accuratezza dei sistemi, alla sua ampia varietà di applicazioni, alle risorse e alle comunità di supporto disponibili, nonché alle opportunità di impiego e agli stipendi competitivi del settore. 

Questo programma progettato da TECH si basa sulla metodologia del Relearning per facilitare l'apprendimento degli studenti attraverso la ripetizione progressiva e naturale dei concetti fondamentali. In questo modo, lo studente potrà acquisire le competenze necessarie adattando lo studio al proprio ritmo di vita. Inoltre, la modalità 100% online consentirà al professionista di concentrarsi sul proprio apprendimento, senza la necessità di viaggiare o di adeguarsi a un orario prestabilito, e di accedere ai contenuti teorici e pratici da qualsiasi luogo e in qualsiasi momento utilizzando un dispositivo dotato di connessione a internet. 

Approfitta dell'opportunità unica di crescita professionale e personale che ti offre in esclusiva questo esperto universitario di TECH"  

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 Deep Learning 
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni rigorosa e pratiche riguardo alle discipline essenziali per l’esercizio professionale 
• 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 tutore, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale 
• Disponibilità di accesso ai contenuti da qualsiasi dispositivo fisso o portatile con una connessione internet 

Un esperto universitario che ti fornisce risorse e strategie per implementare tecniche di PCA con un encoder automatico lineare in modo efficace e, inoltre, in modalità 100% online!"

Il personale docente del programma comprende rinomati specialisti 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. 

Iscriviti ora e potrai generare testi utilizzando reti neurali ricorrenti grazie alle competenze che acquisirai con questo esperto universitario"

Avrai a disposizione un Campus Virtuale disponibile in ogni momento, senza la solita pressione di adattarsi a calendari accademici rigidi o a orari di lezione immutabili"

Grazie al programma di studi, lo studente acquisirà conoscenze che gli consentiranno di maturare una prospettiva ampia e aggiornata sugli aspetti fondamentali delle applicazioni di Deep Learning, permettendogli di raggiungere gli obiettivi prefissati. Di conseguenza, lo studente svilupperà competenze complete in un'area dell'ingegneria essenziale, versatile e in continua evoluzione, che lo porterà all'eccellenza in un settore in continua crescita. Al fine di garantire la soddisfazione degli studenti, TECH ha stabilito obiettivi generali e specifici per guidare lo studente verso il successo. 

Aggiorna le tue competenze nella preparazione dei dati per il training di una RNN utilizzando gli strumenti teorico-pratici più innovativi del mercato accademico online" 

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 formazione di reti neurali profonde 
• Analizzare i meccanismi di ottimizzazione e regolarizzazione necessari per la formazione 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 il training di modelli RNN 
• Valutare le prestazioni dei modelli RNN utilizzando metriche di accuratezza e sensibilità

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

• 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 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 

Approfondisci le applicazioni pratiche di elaborazione del linguaggio naturale con RNN e preparati per un'ampia gamma di opportunità di lavoro in diversi settori"