Un corso universitario in modalità 100% online che ti fornirà i metodi più efficaci per prevedere i valori futuri in un flusso di dati che variano nel tempo"   

Le Sequenze di Elaborazione in Deep Learning costituiscono un aspetto essenziale del Deep Learning. I motivi principali sono che questi strumenti consentono una modellazione efficace dei dati sequenziali, oltre a catturare dipendenze temporanee complesse e consentire una vasta gamma di applicazioni in numerosi campi. A loro volta, questi sistemi intelligenti sviluppano continuamente algoritmi che guidano l'innovazione, consentendo progressi che vanno dalla medicina personalizzata alla traduzione automatica o persino alla previsione di fenomeni astronomici. In questo senso, la loro capacità di apprendere da grandi quantità di dati e identificare modelli complessi stanno generando nuove opportunità per la ricerca. 

In questo contesto, TECH sviluppa un pionieristico corso universitario in Sequenze di Elaborazione nel Deep Learning. Rivolto a professionisti, ricercatori e imprenditori, questo programma approfondirà sia i tipi di neuroni ricorrenti che l'architettura degli strati. Inoltre, il corso fornirà agli studenti le tecniche più avanzate per la formazione di reti neurali ricorrenti (evidenziando il Backpropagation attraverso il tempo). A questo proposito, il piano di studi approfondirà le metriche di valutazione più efficaci per garantire le prestazioni dei modelli di Deep Learning. D'altra parte, la formazione includerà più applicazioni pratiche delle Reti Neurali Convoluzionali, come la visione computerizzata, il riconoscimento degli schemi o l'elaborazione del linguaggio naturale.

Per facilitare l'assimilazione di tutti questi contenuti, TECH offre strumenti pedagogici di primo livello, a cui gli studenti avranno accesso 24 ore al giorno. L'unica cosa di cui avranno bisogno per entrare nel Campus Virtuale è un dispositivo elettronico con connessione internet, che serve il proprio smartphone, Tablet o computer. A sua volta, durante l'intero processo di apprendimento sarà supportato da un corpo docente specializzato in Visione Artificiale. Questi professionisti risolveranno eventuali dubbi che gli studenti potrebbero avere, oltre a consigliarli in modo personalizzato per garantire che sperimentino un salto di qualità nella loro carriera professionale. 
 

Vuoi ottimizzare la gestione delle Gated Recurrent Units? Padroneggia questa architettura di Reti Neurali in sole 6 settimane con questa formazione"

Questo corso universitario in Sequenze di Elaborazione 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 Sequenze di Elaborazione 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

Un'intensa laurea con la quale aumenterai il tuo livello di prestazioni e abilità per portare il trasferimento di apprendimento in modo efficiente"

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.  
    

Studiando questo programma intensivo aumenterai il tuo livello di performance e le tue capacità di insegnamento"

Grazie al metodo di apprendimento del Relearning, non investirai lunghe ore di studio per memorizzare. Imparerai in modo progressivo e naturale"

Dopo 6 settimane di formazione, gli studenti diventeranno veri esperti delle Sequenze di Elaborazione nel Deep Learning. I professionisti avranno quindi una solida conoscenza di aspetti come l'architettura dei neuroni e dei livelli ricorrenti. Inoltre, acquisiranno nuove competenze che gli consentiranno di applicare sia tecniche che algoritmi specifici mirati alla regolazione dei parametri dei modelli. Inoltre, gli specialisti padroneggeranno gli strumenti più efficaci per la valutazione dei modelli, per interpretare correttamente i risultati e sperimentare diversi approcci al fine di ottimizzare le loro prestazioni.

Svilupperai nuove competenze pratiche che ti serviranno per risolvere le sfide legate all'elaborazione delle sequenze nel framework del 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 l'addestramento delle reti neurali profonde

Obiettivi specifici

• Analizzare l'architettura dei neuroni e dei livelli ricorrenti
• Esaminare i vari algoritmi di formazione per l'addestramento dei modelli RNN
• Valutare le prestazioni dei modelli RNN utilizzando metriche di accuratezza e sensibilità
• Rimanere al passo con le ultime tendenze e gli sviluppi nel campo dell'Elaborazione delle Sequenze nel Deep Learning

Potrai accedere al Campus Virtuale da qualsiasi dispositivo elettronico con accesso a Internet ed estrarre il programma per rivederlo ogni volta che lo desideri"