Acquisisci nuove conoscenze sugli Algoritmi di Tracciamento degli Oggetti e sui Vantaggi dei Modelli Precostituiti, grazie alla migliore università online del mondo secondo Forbes"

L'elaborazione delle sequenze è una tecnica fondamentale del Deep Learning che si è dimostrata molto efficace nella risoluzione di problemi in diversi campi. Queste tecniche consentono alle reti neurali di comprendere la struttura temporale o spaziale dei dati in ingresso, migliorando l'accuratezza delle previsioni e la qualità delle soluzioni.

Per tale ragione, TECH ha creato un Corso universitario in Sequenze di Elaborazione nel Deep Learning che mira a fornire agli studenti le abilità e le competenze necessarie per poter lavorare come specialisti con la massima efficienza e qualità possibile. Pertanto, nel corso del programma verranno affrontati aspetti quali l'elaborazione del Linguaggio Naturale o i Modelli Generativi, l'Analisi delle Componenti Principali o la Convalida Incrociata.

Il tutto, attraverso una comoda modalità 100% online che permette agli studenti di organizzare i propri orari e i propri studi, combinandoli con le altre attività lavorative. Inoltre, questa specializzazione dispone del materiale teorico e pratico più completo del mercato, che facilita il processo di studio dello specialista e gli permetterà di raggiungere i suoi obiettivi in modo rapido e rigoroso.

Diventa un esperto di Deep Learning in sole 6 settimane e con totale libertà di organizzazione degli orari, in modo da poter combinare i tuoi studi con le tue altre occupazioni"

Questo Corso universitario in Sequenze di Elaborazione 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 Sequenze di Elaborazione nel Deep Learning 
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni 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 e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale 
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o portatile provvisto di connessione a internet 

Raggiungi il tuo massimo potenziale come esperto in Sequenze di Elaborazione nel Deep Learning, grazie a TECH e ai materiali più innovativi"

Il personale docente 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 potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.     

Accedi a tutti i contenuti in materia di Applicazione Pratica di RNN e CNN dal tuo Tablet, cellulare o computer"

Approfondisci l’Apprendimento di Sequenza Parziale e dell’Apprendimento di Rinforzo, comodamente da casa tua e in qualsiasi momento della giornata"

L'intera struttura e le risorse didattiche di questo programma sono state progettate dai rinomati professionisti che compongono il team di esperti di TECH in questo settore dell'Informatica. Questi specialisti hanno utilizzato la loro vasta esperienza e le loro conoscenze più avanzate per creare contenuti pratici e completamente aggiornati. Il tutto, basato sulla più efficiente metodologia didattica, il Relearning di TECH.

La visione più esaustiva e completa di una delle aree più importanti del Deep Learning, per aiutarti a raggiungere il successo in modo rapido e preciso"

Modulo 1. Sequenze di elaborazione utilizzando RNN (Reti Neurali Ricorrenti) e CNN (Reti Neurali Convoluzionali)

1.1. Neuroni e livelli ricorrenti 

1.1.1. Tipi di reti neuronali ricorrenti 
1.1.2. Architettura di un livello ricorrente 
1.1.3. Applicazioni dei livelli ricorrenti 

1.2. Training di Rete Neurale Ricorrente (RNN) 

1.2.1. Backpropagation nel corso del tempo (BPTT) 
1.2.2. Gradiente stocastico verso il basso 
1.2.3. Regolarizzazione nel training di RNN 

1.3. Valutazione dei modelli RNN 

1.3.1. Metriche di valutazione 
1.3.2. Convalida incrociata 
1.3.3. Regolazione degli iperparametri 

1.4. RNN pre-addestrate 

1.4.1. Reti pre-addestrate 
1.4.2. Trasferimento di apprendimento 
1.4.3. Regolazione fine 

1.5. Previsione di una serie temporale 

1.5.1. Modelli statistici per le previsioni 
1.5.2. Modelli di serie temporali 
1.5.3. Modelli basati su reti neurali 

1.6. Interpretazione dei risultati dell'analisi si serie temporali 

1.6.1. Analisi delle componenti principali 
1.6.2. Analisi di cluster 
1.6.3. Analisi di correlazione 

1.7. Gestione di sequenze lunghe 

1.7.1. Long Short-Term Memory (LSTM) 
1.7.2. Gated Recurrent Units (GRU) 
1.7.3. Convoluzionali 1D 

1.8. Apprendimento in sequenza parziale 

1.8.1. Metodi di apprendimento profondo 
1.8.2. Modelli generativi 
1.8.3. Apprendimento di rinforzo 

1.9. Applicazione pratica di RNN e CNN 

1.9.1. Elaborazione di linguaggio naturale 
1.9.2. Riconoscimento di pattern 
1.9.3. Visione Artificiale 

1.10. Differenze nei risultati classici 

1.10.1. Metodi classici e RNN 
1.10.2. Metodi classici e CNN 
1.10.3. Metodi classici e CNN 

Grazie alla metodologia pedagogica più efficiente, potrai acquisire nuove conoscenze in modo agile e progressivo, senza dedicare troppo tempo allo studio"