Avrai accesso a una ricca libreria di contenuti multimediali di alta qualità presentati in diversi formati audiovisivi e potrai scaricarli e consultarli quando e dove vuoi"

Il Deep Learning, una delle tecnologie fondamentali dell'intelligenza artificiale, ha reso possibili importanti progressi in settori come la visione artificiale, l'elaborazione del linguaggio e la robotica. Ad esempio, la tecnologia di riconoscimento vocale di Amazon Alexa si basa sul deep learning presenta un'accuratezza del 95%. Inoltre, grazie al Deep Learning è possibile risolvere problemi rilevanti per la società, come la diagnosi precoce di malattie, la previsione di disastri naturali e la lotta ai cambiamenti climatici. Infatti, è stato utilizzato con successo per prevedere lo scioglimento dei ghiacciai con una precisione del 96%.

In queste circostanze, TECH ha creato un programma educativo completo che permette agli studenti di esplorare in profondità i principi fondamentali del Deep Learning e le relative basi matematiche.  Poiché la domanda di ingegneri preparati in questo campo continua a crescere e gli investimenti nell'Intelligenza Artificiale sono in aumento, questa specializzazione rappresenta un’opportunità eccellente per lo sviluppo professionale. Inoltre, la disponibilità di risorse e comunità di supporto, la sfida intellettuale e il potenziale di innovazione sono altri fattori che rendono questa preparazione una scelta interessante per coloro che cercano di migliorare le proprie conoscenze e competenze nel Deep Learning.

Per questo motivo, TECH ha creato un programma completo basato sulla metodologia Relearning per facilitare l'apprendimento dello studente in modo progressivo e naturale attraverso la ripetizione dei concetti fondamentali. In questo modo, lo studente acquisirà le competenze necessarie adattando lo studio al proprio ritmo di vita. 

La presentazione del programma in modalità 100% online permette al professionista di concentrarsi sull'apprendimento senza dover viaggiare o adattarsi a 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. 

Rendi più sicuro il tuo futuro professionale realizzando l'Esperto Universitario più completo e aggiornato del mercato accademico. Inoltre, è in modalità 100% online!"

Questo esperto universitario in Deep Learning Avanzato 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

Approfondisci l'OpenAI e la stima della redditività dei prestiti grazie a questa esclusiva specializzazione 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.   

Approfondisci l'analisi dei rischi per l'assegnazione dei crediti e potrai diventare uno specialista in Reinforcement Learning"

TECH mette a tua disposizione un Campus Virtuale disponibile in ogni momento, senza la pressione di adattarsi ad orari prestabiliti o scomodi spostamenti"

Le conoscenze acquisite attraverso il programma permetteranno agli studenti di ottenere una prospettiva globale e aggiornata sugli aspetti fondamentali del Deep Learning Avanzato, consentendogli di raggiungere gli obiettivi proposti. Di conseguenza, lo studente acquisirà competenze 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 stabilito obiettivi generali e specifici che li guideranno verso il successo.

Aggiorna le tue competenze nell'ottimizzazione delle ricompense e nella ricerca di politiche 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. 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 2. Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) con Reti Naturali Ricorrenti (RNN) e Assistenza

• Generare testo utilizzando reti neurali ricorrenti
• Preparare 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. 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

Soddisferai anche le tue più alte aspettative grazie alla meticolosità con cui sono stati elaborati tutti i contenuti di questo programma di TECH"