Corso «Deep learning»

Corso «Deep learning»

Corso «Deep learning»

Obiettivo

Obiettivo

Prerequisiti

Prerequisiti

Strumenti

Strumenti

Durata totale

Durata totale

  • Creare una figura professionale capace di sviluppare in autonomia soluzioni di intelligenza artificiale attraverso l’utilizzo delle tecniche di machine learning con l’ausilio del linguaggio di programmazione Python
  • Partecipazione al corso «Machine learning ed intelligenza artificiale»
  • Pc con connessione ad internet, cuffie e microfono per assistere alle video-lezioni e poter implementare il codice presentato durante le lezioni
  • Account gmail per accedere alla piattaforma online google colab
  • 20 ore
  • Creare una figura professionale capace di sviluppare in autonomia soluzioni di intelligenza artificiale attraverso l’utilizzo delle tecniche di machine learning con l’ausilio del linguaggio di programmazione Python

Programma

Modulo 1 (ore 4) – Introduzione alle reti neurali

  • Dal neurone biologico alla rete neurale
  • Perceptron e limiti dell’architettura
  • Multi layer perceptron e teorema dell’approssimazione universale
  • Ottimizzazione con la discesa del gradiente e retro-propagazione dell’errore
  • Iper-parametri, funzioni di attivazione, funzioni obiettivo e metodi di regolarizzazione
  • Applicazioni e introduzione al deep learning

Modulo 2 (ore 4) – Reti neurali convoluzionali

  • Computer vision e similarità con il modello biologico
  • Reti neurali convoluzionali
  • Architetture convoluzionali
  • Aspetti pratici

Modulo 3 (ore 4) – Reti ricorrenti, analisi di sequenze e modelli di linguaggio

  • Sequenze
  • Reti neurali ricorrenti
  • Modelli di linguaggio neurali
  • Architetture LSTM e GRU
  • Applicazioni

Modulo 4 (ore 2) – Auto-encoder e modelli generativi

  • Architetture autoencoder
  • Reti GAN e CycleGan
  • Applicazioni e modelli ibridi

Modulo 5 (ore 4) – Attention e architetture Transformer

  • Attention Model
  • Architetture transformer per NLP
  • Architetture transformer per computer vision
  • Esempi applicativi con transfer learning

Modulo 6 (ore 2) – Deploy, monitoraggio ed aspetti relativi

  • Deploy e scalabilità nel training e nel running, monitoraggio e gestione dei modelli
  • Tecnologie ed infrastrutture di supporto

1.600,00

Prezzo a persona

1.600,00

Il numero minimo di partecipanti è 5. Nel caso di non raggiungimento del minimo richiesto, il corso verrà rischedulato di conseguenza