Un programma 100% online che fornisce le più efficaci tecniche di Deep Learning per risolvere problemi reali e sviluppare soluzioni innovative"

Il Deep Learning ha un'ampia varietà di campi come la Robotica, la Visione Artificiale e l'Elaborazione del Linguaggio Naturale. Al giorno d'oggi, l'implementazione di queste tecniche avanzate è sempre più richiesta in diversi campi di lavoro. Tra questi spicca il settore del Marketing, in quanto gli strumenti di Deep Learning offrono a queste aziende molteplici vantaggi. Ad esempio, possono essere utilizzati per analizzare grandi serie di dati sui clienti e identificare segmenti di pubblico più precisi. Le aziende sono così in grado di personalizzare le proprie strategie e i propri messaggi per rispondere alle esigenze specifiche di ciascun pubblico. 

Di fronte a questa realtà, TECH ha creato un esperto universitario che fornirà agli specialisti una conoscenza esaustiva delle Applicazioni di Deep Learning. Il piano di studi è progettato per fornire agli studenti gli strumenti più all'avanguardia ed efficaci per l'addestramento delle Reti Neurali. A tal fine, il programma approfondirà sia i neuroni sia l'architettura degli strati ricorrenti. Il programma approfondirà anche i modelli Transformers per l'elaborazione del linguaggio naturale, consentendo ai laureati di ottenere prestazioni superiori in una serie di compiti come la generazione di testi fluenti. 

Per raggiungere questo aggiornamento, TECH fornisce molteplici risorse pedagogiche basate su pillole multimediali, simulazioni di casi di studio e letture specializzate per consentire agli studenti un apprendimento dinamico. Inoltre, gli studenti non dovranno investire un gran numero di ore di studio, dato che con il metodo Relearning potrà consolidare i concetti più importanti in modo molto più semplice. In questo modo, i professionisti si trovano di fronte a un'opzione accademica di qualità perfettamente compatibile con le loro responsabilità quotidiane, potendo pianificare individualmente gli orari e i programmi di valutazione. L'unica cosa di cui avrete bisogno per accedere al Campus Virtuale è un dispositivo elettronico con accesso a Internet. 

Imparerai lo strumento Transformers di Hugging Face per il trasferimento dell'apprendimento. E in soli 6 mesi con questo Esperto Universitario"! 

Questo esperto universitario in Applicazioni di 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 Applicazioni di 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

Approfondirai l'analisi dei sentimenti con algoritmi di Deep Learning per monitorare i social network"  

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.  

Gestirai la costruzione di architetture di codifica e sarete in grado di estrarre automaticamente caratteristiche significative dei dati"

La rivoluzionaria metodologia di Relearning di TECH ti darà la flessibilità di organizzare il tuo ritmo di studio, adattandosi alle tue circostanze"

Una volta terminato il presente titolo di studio gli studenti innalzeranno i loro orizzonti professionali essendo diventati riferimenti del Deep Learning. Imparando a conoscere l'architettura dei neuroni e degli strati ricorrenti, gli studenti applicheranno questi principi agli algoritmi di Deep Learning per far apprendere automaticamente le macchine. Inoltre, saranno in grado di eseguire un'applicazione pratica dell'elaborazione del linguaggio naturale con le Reti Neurali Ricorrenti. A questo si aggiunge che implementeranno i loro progetti tecniche avanzate di analisi dei componenti principali attraverso un encoder automatico lineare incompleto. 

Acquisirai competenze di Deep Learning molto richieste per distinguerti in un settore tecnologico sempre più globale"

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

Modulo 1. Elaborazione di sequenze con RNN e CNN

• Analizzare l'architettura dei neuroni e dei livelli ricorrenti
• Esaminare i vari algoritmi di formazione per l'addestramento dei modelli RNN

Modulo 2. Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) con Reti Neurali Ricorrenti (RNN) e Assistenza

• Addestrare 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. Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione

• Implementare tecniche di PCA con un encoder automatico lineare incompleto
• Utilizzare autocodificatori convoluzionali e variazionali per migliorare i risultati degli autoaccessori

Con TECH sarai aggiornato sugli ultimi progressi tecnologici e sulle tendenze nel campo delle Reti Neurali"