Grazie a questo corso universitario in modalità 100% online, padroneggerai i fondamenti del Deep Learning e progetterai le architetture più efficienti per compiti specifici come l'analisi dei sentimenti"

Il Deep Learning è così versatile e offre così tante applicazioni che è diventata una delle tecnologie più rilevanti oggi. A questo proposito, i professionisti utilizzano gli strumenti del Deep Learning per comprendere meglio il comportamento dei clienti e adattare le loro strategie di marketing al fine di fidelizzarli.  Inoltre, questi modelli consentono di prevedere le preferenze dei consumatori in base ad aspetti come la cronologia degli acquisti, la navigazione sul sito web e persino i clic sugli annunci. In questo modo, gli specialisti personalizzano le raccomandazioni di prodotti e offerte per ogni persona, ottimizzando la loro esperienza mentre le aziende aumentano i loro tassi di conversione. 

In questo scenario, TECH sviluppa un programma pionieristico nelle basi matematiche del Deep Learning. Grazie a questa formazione, gli sviluppatori acquisiranno una solida conoscenza degli algoritmi di Deep Learning e li implementeranno nei modelli di reti neurali. Il piano di studi approfondirà concetti essenziali come quelli derivanti da funzioni lineari, il Backward Pass e l'ottimizzazione dei parametri. Il programma si concentrerà anche sull'uso delle macchine di apprendimento supervisionato. Gli studenti alimenteranno la loro prassi con i modelli più innovativi da utilizzare nelle procedure che dispongono di dati etichettati.  Il corso si concentrerà sull'addestramento dei modelli, offrendo tecniche avanzate tra le quali vi è l’ Online Learning. 

Di conseguenza, gli studenti si assicureranno che i loro dispositivi imparino dai dati per eseguire le attività in modo accurato. 

Inoltre, il programma si basa sulla rivoluzionaria metodologia Relearning, basata sulla ripetizione dei contenuti chiave e dell'esperienza, offrendo casi di simulazione per un approccio diretto dei professionisti alle sfide attuali nel Deep Learning. Gli studenti potranno usufruire di una varietà di materiali didattici in diversi formati, come video interattivi, letture supplementari ed esercizi pratici.

Gestirai l'approccio del Batch Learning nella migliore università digitale del mondo secondo Forbes"  

Questo corso universitario in Fondamenti Matematici del 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 Fondamenti Matematici del 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
• 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

Potrai padroneggiare i modelli di Alberi Decisionali per risolvere efficacemente una varietà di problemi di classificazione in diverse aree"

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.  

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Con il sistema Relearning ti concentrerai sui concetti più rilevanti senza dover dedicare molte ore di studio"

Dopo la conclusione di questo corso universitario, gli studenti disporranno di un prisma olistico relativo alle Basi Matematiche del Deep Learning. Ciò consentirà ai professionisti di applicare i concetti delle funzioni e delle loro derivate agli algoritmi di Deep Learning in modo che i dispositivi automatizzino attività complesse. Inoltre, gli esperti padroneggeranno i vari sistemi di Apprendimento Supervisionato, tra i quali spiccano i modelli di Alberi Decisionali o di Reti Neurali. In questo modo, gli sviluppatori forniranno soluzioni in una vasta gamma di applicazioni come il riconoscimento del linguaggio naturale, la generazione di testo o traduzioni automatiche.

Implementerai nei tuoi progetti i metodi di ottimizzazione più efficaci per la formazione di modelli di Deep Learning"  

Obiettivi generali

• Approfondire i concetti chiave delle funzioni matematiche e delle loro derivate
• Applicare questi principi agli algoritmi di deep learning per l'apprendimento automatico
• Esaminare i concetti chiave dell'Apprendimento Supervisionato e come si applicano ai modelli di rete neurale
• Analizzare l'addestramento, la valutazione e l'analisi dei modelli di reti neurali
• Approfondire i concetti chiave e le principali applicazioni del 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

• 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 personalizzatiŠ
• 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
• 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

Aggiornare le tue conoscenze sui Fondamenti Matematici del Deep Learning sarà molto più semplice grazie al materiale multimediale fornito da questo programma"