Grazie a questo esperto universitario, potrai applicare ai tuoi progetti i metodi di ottimizzazione più avanzati per addestrare le Reti Neurali Profonde"

L’Elaborazione del Linguaggio Naturale attraverso il Deep Learning ha completamente rivoluzionato il modo in cui i computer comprendono e generano il linguaggio umano. Questa tecnologia ha un'ampia gamma di applicazioni, dall'automazione di attività basate sul testo al miglioramento della sicurezza online. Uno dei campi in cui queste risorse sono più comunemente utilizzate è quello delle imprese commerciali. In questo modo, le aziende includono assistenti virtuali come i chatbot nelle loro piattaforme web per risolvere le domande dei consumatori in tempo reale. Il Deep Learning contribuisce quindi a fornire risposte pertinenti basate sul contenuto di grandi database.

In questo contesto, TECH implementa un esperto universitario che si occuperà in dettaglio dell'Elaborazione del Linguaggio con Reti Naturali Ricorrenti. Progettato da esperti del settore, il programma di studi esaminerà le chiavi per la creazione di insiemi di dati di addestramento. In questo senso, si analizzeranno i passaggi da seguire affinché gli studenti possano effettuare una corretta pulizia e trasformazione delle informazioni.  Inoltre, il programma approfondirà l'analisi dei sentimenti con algoritmi per individuare le opinioni e le tendenze emergenti. Inoltre, la formazione affronterà la costruzione di ambienti in OpenAi per consentire agli studenti di sviluppare e valutare algoritmi di apprendimento per rinforzo. 

La metodologia del programma rifletterà la necessità di flessibilità e di adattamento alle esigenze professionali contemporanee. Con un formato 100% online, permetterà agli studenti di progredire nel loro apprendimento senza compromettere le loro responsabilità lavorative. Inoltre, l'applicazione del sistema Relearning, basato sulla ripetizione di concetti chiave, assicura una comprensione profonda e duratura. Questo approccio pedagogico rafforza la capacità dei professionisti di applicare efficacemente le conoscenze acquisite nella loro pratica quotidiana. Gli studenti avranno bisogno di completare questo percorso accademico solamente con l’uso di un dispositivo con accesso a Internet.

Dominerai l'architettura della Corteccia Visiva e sarai in grado di ricostruire modelli tridimensionali di oggetti in soli 6 mesi con questa specializzazione"  

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

• Lo sviluppo di casi di studio presentati da esperti in Deep Learning Avanzato
• 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

Sarai addestrato a creare modelli di Intelligenza Artificiale con un linguaggio naturale di alta qualità"

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.  

Con i riassunti interattivi di ogni argomento, consoliderai in modo più dinamico i concetti di Convulsione 2D"

La metodologia del Relearning, di cui TECH è pioniera, ti garantirà un apprendimento graduale e naturale"

Grazie a questo esperto universitario, gli studenti acquisiranno una conoscenza approfondita del campo Deep Learning. Padroneggia anche le tecniche più all'avanguardia del Deep Computer Vision per analizzare, elaborare e interpretare le immagini in modo automatico e con un alto livello di precisione. Inoltre, integreranno nei loro progetti l'elaborazione del linguaggio naturale per automatizzare attività noiose come lo studio di grandi volumi di dati, la generazione di testi o la traduzione. Inoltre, saranno dotati delle più innovative risorse di Deep Learning per risolvere con successo eventuali ostacoli che si presentano durante lo svolgimento dei rispettivi lavori.

Implementerai il Deep Q-Learning ai tuoi progetti per affrontare i problemi nel processo decisionale sequenziale in ambienti complessi e dinamici" 

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. Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali

• Esplorare e capire come funzionano i livelli convoluzionali e di raggruppamento per l'architettura Visual Cortex
• Utilizzare i modelli Keras pre-addestrati per la classificazione, la localizzazione, il rilevamento e il monitoraggio degli oggetti e la segmentazione semantica

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 assistenza

Modulo 3. Reinforcement Learning

• Valutare l'uso delle reti neurali per migliorare la precisione di un attore nel prendere decisioni
• Implementare diversi algoritmi di rinforzo per migliorare le prestazioni di un attore

Una qualifica che ti permetterà di avanzare in modo progressivo e completo per moltiplicare le tue possibilità di successo lavorativo"