Padroneggerai i principi del Deep Learning e genererai le previsioni più accurate con questo esperto universitario 100% online"

Le Reti Neurali sono la base fondamentale del Deep Learning. Ispirati al funzionamento del cervello umano e composti da neuroni, questi sistemi forniscono il fondamento computazionale per le macchine per imparare dai dati in modo efficiente e automatico. In questo modo, eseguono compiti complessi con prestazioni simili e persino superiori a quelle umane in molteplici attività come la traduzione automatica o l'analisi di grandi insiemi di dati. Tuttavia, questi strumenti devono ancora affrontare diverse sfide che limitano la loro efficacia e applicabilità in alcuni settori. Pertanto, gli esperti hanno la responsabilità di aggiornare frequentemente le proprie conoscenze, per tenersi al corrente di tutti gli sviluppi in questo campo e incorporarli nella propria prassi per ottimizzare le proprie procedure. 

In questo contesto, TECH crea un esperto universitario che offrirà una solida conoscenza del funzionamento del Deep Learning, nonché gli strumenti più avanzati per costruire Reti Neurali. Il piano di studi tratterà le basi matematiche chiave (come funzioni o derivate) fino ai principi dell'apprendimento supervisionato (inclusi diversi modelli, metriche di valutazione e selezione degli iperparametri). Inoltre, il programma si concentrerà sui numerosi vantaggi del Deep Learning, in modo che gli studenti siano consapevoli dell'attuale situazione del mercato del lavoro e moltiplichino le loro possibilità di successo in settori come l'automozione, l'informatica, la biologia o la finanza. Va notato che il corso universitario includerà l'analisi di casi reali in ambienti di apprendimento simulato. In questo modo gli studenti trarranno lezioni preziose da incorporare nelle loro procedure per garantirne la sostenibilità. 

Per consolidare tutti questi contenuti, TECH adotta l’innovativa metodologia Relearning. Questa si basa sul feedback costante e sull'adattamento delle esigenze individuali degli studenti, basato sulla ripetizione mirata. Con qualsiasi dispositivo elettronico dotato di accesso a Internet gli studenti potranno entrare nel Campus Virtuale e fruire dei contenuti didattici più avanzati. 

Vuoi specializzarti nell'utilizzo delle Macchine ad Apprendimento Supervisionato? Raggiungi questo obiettivo attraverso 450 ore della migliore educazione digitale"

Questo esperto universitario in Deep Learning possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono: 

• Lo sviluppo di casi di studio presentati da esperti in 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

Entrerai nel mondo degli algoritmi di Deep Learning e acquisirai conoscenze tecniche che ti permetteranno di eccellere nell’area delle Scienze Sociali”

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.  

Approfondirai l'architettura delle Reti Neurali e le diverse tipologie per superare i problemi quotidiani attraverso il Deep Learning.”

Un programma completo che incorpora tutte le conoscenze necessarie per fare un passo verso la massima qualità nella Visione Artificiale”

L'Esperto Universitario trasformerà gli studenti in autentici riferimenti del Deep Learning. Al termine del percorso accademico, avranno acquisito una solida conoscenza della materia e acquisito nuove competenze che miglioreranno notevolmente le loro opportunità di progressione nel settore tecnologico. A ciò si aggiunge che saranno altamente preparati per affrontare con successo eventuali ostacoli che si presenteranno durante lo svolgimento delle loro attività. Anche gli esperti potranno sviluppare progetti legati all'Intelligenza Artificiale per offrire alle aziende più prestigiose del loro ambiente soluzioni altamente innovative e creative.

Ottieni le chiavi per ottimizzare i parametri del Backward Pass, grazie a questo esperto universitario”

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 sulla formazione di reti neurali profonde
• Analizzare i meccanismi di ottimizzazione e regolarizzazione necessari per l'addestramento delle reti neurali profonde

Obiettivi specifici

Modulo 1. Fondamenti Matematici di Deep Learning

• 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

Modulo 2. Principi di Deep Learning

• 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

Modulo 3. Le reti neurali, base del Deep Learning

• Analizzare l'architettura delle reti neurali e i loro principi di funzionamento
• Determinare come le reti neurali possono essere applicate a una varietà di problemi
• Stabilire come ottimizzare le prestazioni dei modelli di apprendimento profondo attraverso la regolazione degli iperparametri

 Un apprendimento contestuale e realistico che ti immergerà nella realtà di una professione impegnativa"