Corso universitario Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione nel Deep Learning

Un recente rapporto della Banca Centrale Europea conferma la crescita esplosiva degli strumenti di intelligenza artificiale. In questo senso, la sottoarea che sta acquisendo sempre più importanza all'interno delle aziende a livello globale è il Deep Learning. Questo si concentra sull'addestramento di algoritmi di reti neurali artificiali, in modo che i dispositivi imparino ed eseguano compiti automaticamente emulando il cervello umano. Visti i suoi molteplici vantaggi, le istituzioni stanno cercando attivamente di integrare gli specialisti di Deep Learning nei loro organigrammi. Per ottenere un vantaggio competitivo, è essenziale che gli esperti abbiano una conoscenza approfondita di Autoencoder, GAN e Modelli di diffusione. Per questo motivo, TECH presenta un programma universitario online che approfondisce queste tecniche.

Titolo universitario

durata

6 settimane

Modalità

Online

Orario

Al proprio ritmo

Esami

Online

data di inizio

Accreditamento

6 ECTS

finanziamento fino a

3 mesi

Prezzo(primo anno)

Vedi prezzo

La più grande Facoltà di Intelligenza Artificiale del mondo"

Presentazioni

Imparerai ad addestrare i modelli convoluzionali per fare previsioni accurate sulle immagini, grazie a questo Corso universitario 100% online"

Nel contesto del Deep Learning, sono stati compiuti numerosi progressi per migliorare la qualità dei dati e aprire nuove possibilità alla ricerca. Tra essi, sottolineano le tecniche degli Autoencoders, GAN e Modelli di Diffusione. Questi 3 modelli hanno la capacità di generare dati sintetici che assomigliano a dati reali, il che è particolarmente utile nei casi in cui le informazioni reali sono difficili da ottenere. Ad esempio, questi strumenti producono immagini, testo o suoni sinteticamente per allenare i modelli di Apprendimento Automatico. Vale la pena notare che hanno applicazioni in una moltitudine di settori come la visione al computer, l'elaborazione del linguaggio naturale e persino la generazione musicale.

A seguito di ciò, TECH ha creato un Corso universitario focalizzato su Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione. Nel corso del programma di studio saranno esaminati aspetti quali la costruzione di architetture di codifica, il riconoscimento di modelli o l'uso di Reti Avversarie Generative. Ciò fornirà agli studenti le procedure più innovative per sviluppare dati sintetici e migliorare la qualità dei dati. Il programma approfondirà anche le particolarità delle reti neurali profonde, in modo che i professionisti possano elaborare grandi volumi di dati in vari campi e ottimizzare l'efficienza delle soluzioni intelligenti.

Questo Corso universitario è insegnato in una modalità completamente online, in modo che gli studenti non dovranno effettuare spostamenti quotidiani verso un centro accademico. A sua volta, ha la metodologia rivoluzionaria del Relearning, che favorisce l'acquisizione di conoscenze da parte degli alunni al proprio ritmo di studio, senza limitazioni esterne di insegnamento. Ha anche una vasta gamma di contenuti didattici che combinano il carattere testuale e multimediale, in modo che possano scegliere quello più adatto alle loro preferenze pedagogiche.

Desideri specializzarti nella Modellazione della Distribuzione dei Dati? Grazie a questo programma lo otterrai in sole 150 ore"

Questo Corso universitario in Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione 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 Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione 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

Implementerai nei tuoi modelli tecniche all'avanguardia per migliorarne le prestazioni e la generalizzabilità"

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.

Ti addentrerai nella costruzione di architetture di codifica e alimenterai modelli di Machine Learning per diversi compiti”

Questo Corso ti farà apprendere in modo teorico e pratico con sistemi di apprendimento virtuale, in modo da sviluppare il tuo lavoro con la garanzia di risultati di successo”

Piano di studi

I materiali didattici che compongono questo Corso universitario daranno agli studenti solide conoscenze in Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione in Deep Learning. A tal fine, il piano di studi analizzerà le chiavi per rappresentare dati efficienti per questioni come la riduzione della dimensionalità o l'apprendimento approfondito. Inoltre, il programma approfondirà la realizzazione dell'Analisi dei Componenti Principali con un encoder automatico lineare incompleto. Così gli studenti identificheranno gli schemi nei dati ed esprimeranno quei dati in termini di nuove variabili. Saranno affrontate anche le Reti Avversarie Generative, per generare nuove informazioni mediante altri dati di input.

La metodologia 100% online di TECH ti offrirà un apprendimento produttivo e funzionale senza spostarti da casa"

Modulo 1. Autoencoder, GAN, Modelli di Diffusione

1.1. Rappresentazione dei dati efficienti

1.1.1. Riduzione della dimensionalità
1.1.2. Deep Learning
1.1.3. Rappresentazioni compatte

1.2. Realizzazione di PCA con un encoder automatico lineare incompleto

1.2.1. Processo di addestramento
1.2.2. Implementazione in Python
1.2.3. Uso dei dati di prova

1.3. Codificatori automatici raggruppati

1.3.1. Reti neurali profonde
1.3.2. Costruzione di architetture di codifica
1.3.3. Uso della regolarizzazione

1.4. Autocodificatori convoluzionali

1.4.1. Progettazione di modelli convoluzionali
1.4.2. Addestramento di modelli convoluzionali
1.4.3. Valutazione dei risultati

1.5. Eliminazione del rumore dei codificatori automatici

1.5.1. Applicare filtro
1.5.2. Progettazione di modelli di codificazione
1.5.3. Uso di tecniche di regolarizzazione

1.6. Codificatori automatici dispersi

1.6.1. Aumentare l'efficienza della codifica
1.6.2. Ridurre al minimo il numero di parametri
1.6.3. Uso di tecniche di regolarizzazione

1.7. Codificatori automatici variazionali

1.7.1. Utilizzo dell’ottimizzazione variazionale
1.7.2. Deep learning non supervisionato
1.7.3. Rappresentazioni latenti profonde

1.8. Creazione di immagini MNIST di moda

1.8.1. Riconoscimento di pattern
1.8.2. Creazione di immagini
1.8.3. Addestramento delle reti neurali profonde

1.9. Reti generative avversarie e modelli di diffusione

1.9.1. Generazione di contenuti da immagini
1.9.2. Modello di distribuzione dei dati
1.9.3. Uso di reti avversarie

1.10. L'implementazione dei modelli. Applicazione Pratica

1.10.1. L'implementazione dei modelli
1.10.2. Utilizzo dei dati di prova
1.10.3. Valutazione dei risultati

Potrai aggiornare le tue conoscenze dall'esperienza dei migliori professionisti del Deep Learning, che ti renderà uno sviluppatore più qualificato. Iscriviti ora!"

Corso Universitario in Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione nel Deep Learning

Scopri l'avanguardia del Deep Learning con il Corso Universitario in Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione nel Deep Learning di TECH Global University. Immergiti nell'ultima frontiera dell'intelligenza artificiale e sblocca un mondo di possibilità attraverso le nostre lezioni online progettate per l'apprendimento pratico e l'eccellenza accademica. In qualità di leader accademici del settore, siamo orgogliosi di offrire un programma completo che copre tre tecnologie rivoluzionarie: Auto-Connecting, Generative Adversarial Networks (GANs) e Broadcast Model. Questi strumenti avanzati in Deep Learning stanno trasformando il modo in cui interagiamo con dati complessi e creiamo contenuti generativi. Il nostro approccio alle lezioni online ti offre la flessibilità necessaria per studiare al tuo ritmo, senza compromettere la qualità dell'istruzione. Gli esperti di TECH guideranno il tuo apprendimento, combinando teoria e applicazione pratica per sviluppare abilità pratiche e rilevanti nel campo dell'intelligenza artificiale.

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Il corso ti immergerà negli Autoencoder, una tecnica di apprendimento non supervisionata che trova applicazioni nella compressione dei dati e nella generazione di rappresentazioni significative. Inoltre, esplorerai le GPU, utilizzate per generare dati realistici e creare contenuti artificialmente intelligenti. Integrando queste tecnologie, i Modelli di Diffusione ti permetteranno di modellare distribuzioni di probabilità e comprendere l'incertezza nei dati complessi. Al completamento del programma, otterrai un certificato universitario di alto livello, convalidando la tua esperienza in Auto-Link, GAL e Modelli di Diffusione. Questo certificato non solo convalida le tue abilità nelle tecnologie all'avanguardia, ma dimostra anche la tua capacità di affrontare le sfide del mondo reale nell'intelligenza artificiale. Sei pronto a distinguerti nell'affascinante mondo del deep learning? Iscriviti oggi al Corso Universitario in Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione nel Deep Learning di TECH Global University e prendi il controllo del tuo futuro nell'intelligenza artificiale.