Aggiornati sulle ultime tendenze dell'Intelligenza Artificiale e specializzati nella creazione di modelli avanzati con l'Esperto Universitario in Deep Learning" 

L'Intelligenza Artificiale è una delle aree più promettenti nel mondo della tecnologia e sta rapidamente trasformando il mondo. Il Deep Learning viene utilizzato in un numero sempre maggiore di campi, dalla computer vision alla traduzione automatica, e la sua richiesta nel mercato del lavoro sta crescendo rapidamente. Comporta una grande complessità algoritmica e, dato il rapido ritmo dei progressi in questo settore, un gran numero di qualifiche accademiche è diventato obsoleto, a scapito dei professionisti dell'informatica. 

L'Esperto Universitario in Deep Learning è un programma accademico completamente aggiornato che offre un alto livello di preparazione nel campo dell'Intelligenza Artificiale, con un focus specifico sul Deep Learning. La qualifica fornisce agli studenti le conoscenze e le competenze necessarie per sviluppare progetti in questo campo e per padroneggiare il funzionamento degli algoritmi di Deep Learning. Gli studenti potranno scoprire l'uso di TensorFlow per costruire modelli personalizzati o i derivati di funzioni vettoriali per l'apprendimento automatico, oltre a esplorare le funzionalità delle librerie Transformers di Hugging Face. 

Il corso è al 100% online e utilizza l'innovativa metodologia pedagogica del Relearning, che si basa su un feedback costante e sull'adattamento alle esigenze individuali degli studenti sulla base di ripetizioni mirate. 

L'Esperto universitario in Deep Learning offre anche flessibilità nell'organizzazione elle risorse accademiche, consentendo agli studenti di adattare il proprio ciclo educativo alle proprie esigenze e ai propri orari.

Immergiti nell'affascinante mondo degli algoritmi di Deep Learning e acquisisci competenze che ti permetteranno di eccellere nel campo della Data Science"   

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

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti in Deep Learning 
• Contenuto grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni tecnologiche e pratiche 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, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale 
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o portatile provvisto di connessione internet 

Cogli l'opportunità di specializzarti con i migliori professionisti dell'Intelligenza Artificiale"

Il personale docente del programma comprende professionisti del settore, 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 sui Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni di pratica professionale che gli si presentano durante il corso. Lo studente sarà supportato da un innovativo sistema video interattivo sviluppato da riconosciuti esperti.

Approfitta di una specializzazione all'avanguardia che ti permetterà di far parte della rivoluzione digitale e di fare la differenza nel tuo futuro professionale"

Aggiornati sull'architettura delle reti neurali e sui loro diversi tipi per risolvere i problemi quotidiani attraverso il Deep Learning"

Il programma didattico di questo Esperto Universitario guiderà gli studenti attraverso un ampio percorso accademico che spazia dai principi matematici del Deep Learning di reti neurali profonde, alla valutazione dei modelli di Deep Learning e alla visualizzazione dei risultati. Il programma di studi è completo ed è integrato da una serie di risorse didattiche innovative disponibili nel Campus virtuale La specializzazione. 

Accedi al piano di studi con la visione più aggiornata e completa del Deep Learning"  

Modulo 1. Fondamenti Matematici di Deep Learning

1.1. Funzioni e Derivate 

1.1.1. Funzioni lineari 
1.1.2. Derivate parziali 
1.1.3. Derivate di ordine superiore 

1.2. Funzioni annidate 

1.2.1. Funzioni composite 
1.2.2. Funzioni inverse 
1.2.3. Funzioni ricorsive 

1.3. La regola della catena 

1.3.1. Derivate di funzioni annidate 
1.3.2. Derivate di funzioni composte 
1.3.3. Derivate di funzioni inverse 

1.4. Funzioni a ingressi multipli 

1.4.1. Funzioni di più variabili 
1.4.2. Funzioni vettoriali 
1.4.3. Funzioni a matrice 

1.5. Derivate da funzioni con ingressi multipli 

1.5.1. Derivate parziali 
1.5.2. Derivate direzionali 
1.5.3. Derivate miste 

1.6. Funzioni a ingressi multipli vettoriali 

1.6.1. Funzioni vettoriali lineari 
1.6.2. Funzioni vettoriali non lineari 
1.6.3. Funzioni vettoriali a matrice 

1.7. Creazione di nuove funzioni da funzioni esistenti 

1.7.1. Somma delle funzioni 
1.7.2. Prodotto delle funzioni 
1.7.3. Composizione delle funzioni 

1.8. Derivate di funzioni a ingressi multipli vettoriali 

1.8.1. Derivate di funzioni lineari 
1.8.2. Derivate di funzioni non lineari 
1.8.3. Derivate di funzioni composte 

1.9. Funzioni vettoriali e loro derivate: Un passo oltre 

1.9.1. Derivate direzionali 
1.9.2. Derivate miste 
1.9.3. Derivate matriciali 

1.10. Il Backward Pass 

1.10.1. Propagazione di errori 
1.10.2. Applicazione delle regole di aggiornamento 
1.10.3. Ottimizzazione dei parametri 

Modulo 2. Principi di Deep Learning 

2.1. Apprendimento Supervisionato 

2.1.1. Macchine ad apprendimento supervisionato 
2.1.2. Usi dell'apprendimento supervisionato 
2.1.3. Differenze tra apprendimento supervisionato e non supervisionato 

2.2. Modelli ad apprendimento supervisionato 

2.2.1. Modelli lineari 
2.2.2. Modelli di alberi decisionali 
2.2.3. Modelli di reti neurali 

2.3. Regressione lineare 

2.3.1. Regressione lineare semplice 
2.3.2. Regressione lineare multipla 
2.3.3. Analisi di regressione 

2.4. Training del modello 

2.4.1. Batch Learning 
2.4.2. Online Learning 
2.4.3. Metodi di ottimizzazione 

2.5. Valutazione del modello di modello: Set di training contro set di test 

2.5.1. Metriche di valutazione 
2.5.2. Convalida incrociata 
2.5.3. Confronto dei set di dati 

2.6. Valutazione del modello di modello: Il codice 

2.6.1. Generazione di previsioni 
2.6.2. Analisi degli errori 
2.6.3. Metriche di valutazione 

2.7. Analisi delle variabili 

2.7.1. Identificazione delle variabili rilevanti 
2.7.2. Analisi di correlazione 
2.7.3. Analisi di regressione 

2.8. Spiegabilità dei modelli di reti neurali 

2.8.1. Modello interpretativo 
2.8.2. Metodi di visualizzazione 
2.8.3. Metodi di valutazione 

2.9. Ottimizzazione 

2.9.1. Metodi di ottimizzazione 
2.9.2. Tecniche di regolarizzazione 
2.9.3. L'uso di grafici 

2.10. Iperparametri 

2.10.1. Selezione degli iperparametri 
2.10.2. Ricerca di parametri 
2.10.3. Regolazione degli iperparametri 

Modulo 3. Le reti neurali, base del Deep Learning    

3.1. Apprendimento Profondo 

3.1.1. Tipi di apprendimento profondo 
3.1.2. Vantaggi e svantaggi dell'apprendimento profondo 
3.1.3. Vantaggi e svantaggi dell'apprendimento profondo 

3.2. Operazioni 

3.2.1. Somma 
3.2.2. Prodotto 
3.2.3. Trasporto 

3.3. Livelli 

3.3.1. Livello di input 
3.3.2. Livello nascosto 
3.3.3. Livello di output 

3.4. Unione di livelli e operazioni 

3.4.1. Progettazione dell’architettura 
3.4.2. Connessione tra i livelli 
3.4.3. Propagazione in avanti 

3.5. Costruzione della prima rete neurale 

3.5.1. Progettazione della rete 
3.5.2. Impostare i pesi 
3.5.3. Training della rete 

3.6. Trainer e ottimizzatore 

3.6.1. Selezione dell'ottimizzatore 
3.6.2. Ristabilire una funzione di perdita 
3.6.3. Ristabilire una metrica 

3.7. Applicazione dei Principi delle Reti Neurali 

3.7.1. Funzioni di attivazione 
3.7.2. Propagazione all'indietro 
3.7.3. Regolazioni dei parametri 

3.8. Dai neuroni biologici a quelli artificiali 

3.8.1. Funzionamento di un neurone biologico 
3.8.2. Trasferimento della conoscenza ai neuroni artificiali 
3.8.3. Stabilire relazioni tra di essi 

3.9. Implementazione di MLP (Perceptron multistrato) con Keras 

3.9.1. Definizione della struttura di reti 
3.9.2. Creazione del modello 
3.9.3. Training del modello 

3.10. Iperparametri di Fine tuning di Reti Neurali    

3.10.1. Selezione della funzione di attivazione 
3.10.2. Stabilire il learning rate 
3.10.3. Regolazioni dei pesi

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