Imparerai ad addestrare i modelli convoluzionali per fare previsioni accurate sulle immagini, grazie a questo corso universitario 100% online"

Nel contesto del Deep Learning, sono stati compiuti numerosi progressi per migliorare la qualità dei dati e aprire nuove possibilità alla ricerca. Tra essi, sottolineano le tecniche degli Autoencoders, GAN e Modelli di Diffusione. Questi 3 modelli hanno la capacità di generare dati sintetici che assomigliano a dati reali, il che è particolarmente utile nei casi in cui le informazioni reali sono difficili da ottenere. Ad esempio, questi strumenti producono immagini, testo o suoni sinteticamente per allenare i modelli di Apprendimento Automatico.  Vale la pena notare che hanno applicazioni in una moltitudine di settori come la visione al computer, l'elaborazione del linguaggio naturale e persino la generazione musicale. 

A seguito di ciò, TECH ha creato un corso universitario focalizzato su Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione. Nel corso del programma di studio saranno esaminati aspetti quali la costruzione di architetture di codifica, il riconoscimento di modelli o l'uso di Reti Avversarie Generative. Ciò fornirà agli studenti le procedure più innovative per sviluppare dati sintetici e migliorare la qualità dei dati. Il programma approfondirà anche le particolarità delle reti neurali profonde, in modo che i professionisti possano elaborare grandi volumi di dati in vari campi e ottimizzare l'efficienza delle soluzioni intelligenti.

Questo corso universitario è insegnato in una modalità completamente online, in modo che gli studenti non dovranno effettuare spostamenti quotidiani verso un centro accademico. A sua volta, ha la metodologia rivoluzionaria del Relearning, che favorisce l'acquisizione di conoscenze da parte degli alunni al proprio ritmo di studio, senza limitazioni esterne di insegnamento.  Ha anche una vasta gamma di contenuti didattici che combinano il carattere testuale e multimediale, in modo che possano scegliere quello più adatto alle loro preferenze pedagogiche. 

Desideri specializzarti nella Modellazione della Distribuzione dei Dati? Grazie a questo programma lo otterrai in sole 150 ore"

Questo corso universitario in Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione nel 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 Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione nel Deep Learning
• Contenuti grafici, schematici ed prevalentemente pratici che forniscono informazioni riguardo alle 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 mobile dotato di connessione a internet

Implementerai nei tuoi modelli tecniche all'avanguardia per migliorarne le prestazioni e la generalizzabilità"

Il personale docente del programma comprende rinomati professionisti e riconosciuti specialisti appartenenti a prestigiose società e università, 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 il professionista 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.  

Ti addentrerai nella costruzione di architetture di codifica e alimenterai modelli di Machine Learning per diversi compiti”

Questo Corso ti farà apprendere in modo teorico e pratico con sistemi di apprendimento virtuale, in modo da sviluppare il tuo lavoro con la garanzia di risultati di successo”

Grazie a questa esperienza educativa immersiva, gli studenti diventeranno autentici professionisti nel settore del Deep Learning. Dopo 150 ore di insegnamento, gli studenti acquisiranno una solida e pratica comprensione delle tecniche più avanzate nel campo del Deep Learning: Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione. In questo modo, le applicheranno efficacemente nei loro progetti per svolgere compiti di generalizzazione di contenuti sintetici, l'estrazione di caratteristiche e la modellizzazione di dati ad alta dimensionalità. Inoltre, gli studenti padroneggeranno il linguaggio di programmazione Python per la costruzione di applicazioni web in modo rapido ed efficiente.

Al termine delle 6 settimane di questo corso, avrai ottenuto gli strumenti necessari per lanciare la tua carriera come ingegnere del software nell'intelligenza artificiale"

Obiettivi generali

• Approfondire i concetti chiave delle funzioni matematiche e delle loro derivate
• Applicare questi principi agli algoritmi di apprendimento profondo per imparare automaticamente
• Analizzare i concetti chiave dell'apprendimento supervisionato e la loro applicazione ai modelli di reti neurali
• 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 sull'addestramento delle reti neurali profonde
• Analizzare i meccanismi di ottimizzazione e regolarizzazione necessari per la formazione di reti profonde

Obiettivi specifici

• Implementare tecniche di PCA con un encoder automatico lineare incompleto
• Utilizzare autocodificatori convoluzionali e variazionali per migliorare i risultati degli  autoencoder
• Analizzare come le GAN e i modelli di broadcast possono generare immagini nuove e realistiche
• Incoraggiare gli studenti a esplorare nuove idee, sperimentare approcci diversi e sviluppare soluzioni creative utilizzando tecniche avanzate del Deep Learning

Una qualifica completamente flessibile e di eccellenza educativa, che potrai seguire comodamente dal tuo cellulare, computer o tablet"