Grazie alle solide conoscenze che ti offre questo programma, ti addentrerai in questo importante ramo dell'intelligenza artificiale incentrata sulla costruzione di algoritmi ispirati al funzionamento del cervello umano con una metodologia efficace e in modalità 100% online” 

Il Deep Learning è una delle principali tecnologie fondamentali dell'intelligenza artificiale, e ha reso possibili importanti progressi in campi come la visione artificiale, l'elaborazione del linguaggio e la robotica. Ad esempio, la tecnologia di riconoscimento vocale utilizzata da Amazon Alexa ha un tasso di precisione del 95% basato su questa branca dell'IA. Può quindi essere utilizzata per risolvere problemi importanti per la società, come la diagnosi precoce di malattie, la previsione di disastri naturali e la lotta ai cambiamenti climatici. Ad esempio, il Deep Learning è stato utilizzato per prevedere lo scioglimento dei ghiacciai con una precisione del 96%. 

In questo contesto, TECH ha creato una specializzazione completa grazie alla quale gli studenti approfondiranno i principi del Deep Learning e le relative basi matematiche. La specializzazione rappresenta, pertanto, un’ottima opportunità per la crescita professionale, vista la crescente domanda di professionisti preparati in questo settore, l'aumento degli investimenti nell'IA, le sue varie applicazioni, le risorse e le comunità di supporto disponibili, la sfida intellettuale che rappresenta e il suo potenziale di innovazione. 

Per facilitare l'apprendimento degli studenti, TECH ha creato questo programma completo basato sull'esclusiva metodologia Relearning. Un processo di insegnamento progettato affinché lo studente integri i concetti fondamentali in modo progressivo e naturale, ripetendoli. In questo modo, acquisirà le competenze necessarie adattando gli studi al proprio ritmo di vita. 

L’intero programma è inoltre offerto in modalità 100% online. In questo modo, lo studente potrà concentrarsi esclusivamente sul proprio apprendimento, senza doversi spostare né adattare ad un orario prestabilito. Inoltre, è possibile accedere ai contenuti teorici e pratici da qualsiasi luogo e in qualsiasi momento, basta un dispositivo dotato di connessione a internet. 

Specializzati in un settore in forte espansione con grande proiezione e sarai in grado di distinguerti in un'ampia varietà di ambiti come la visione artificiale, l'elaborazione del linguaggio naturale, la robotica e il riconoscimento vocale” 

Questo esperto universitario in 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 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 

Grazie alla metodologia Relearning acquisirai le conoscenze in modo progressivo e con totale flessibilità. Un programma che si adatta a te”

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. 

Combina le tue responsabilità personali e lavorative con lo studio grazie a questo esperto universitario. In modalità 100% online e flessibile"

Scopri come eseguire metriche di valutazione e determina i metodi di ottimizzazione del Deep Learning grazie a questa qualifica esclusiva"

Le conoscenze acquisite attraverso il piano di studi permetteranno agli studenti di acquisire una prospettiva globale e loro di aggiornarsi sugli aspetti fondamentali del Deep Learning Avanzado, per raggiungere gli obiettivi proposti. In questo modo, sarà possibile sviluppare competenze complete in un campo ingegneristico essenziale, globale e altamente versatile, che condurrà lo studente verso l'eccellenza in un settore in forte espansione. Per garantire la soddisfazione degli studenti, TECH ha stabilito una serie di obiettivi generali e specifici che guideranno lo studente verso il successo. 

Aggiorna le tue competenze in materia di macchine di apprendimento supervisionato per migliorare il tuo futuro professionale. Questo è il miglior momento” 

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. 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

Raggiungerai i tuoi obiettivi grazie alle abilità e alle competenze che ti fornirà questo esperto universitario e lungo il percorso ti seguiranno i migliori professionisti”