Potenzia le tue conoscenze in materia di Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione nel Deep Learning, grazie alla migliore università online del mondo secondo Forbes” 

Acquisire nuove conoscenze su Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione è essenziale per qualsiasi professionista interessato al campo del Deep Learning. Queste tecniche trovano applicazione in un'ampia gamma di campi, dall'industria creativa alla ricerca in biologia e fisica, rendendole strumenti essenziali per qualsiasi professionista che desideri avanzare nel settore. 

Per questo motivo, TECH ha creato un Corso universitario in Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione nel Deep Learning mediante il quale cerca di fornire agli studenti le competenze necessarie per poter svolgere il loro lavoro come specialisti, con la massima efficienza e qualità possibile. Pertanto, nel corso del programma verranno affrontati aspetti quali la Costruzione di Architetture di Codifica, il Riconoscimento di Pattern o l'Uso di Reti Avversarie.
 
Il tutto, attraverso una comoda modalità 100% online che permette agli studenti di organizzare i propri orari e i propri studi, combinandoli con gli altri lavori e interessi quotidiani. Inoltre, questa qualifica dispone del materiale teorico e pratico più completo del mercato, che facilita il processo di studio dello studente e gli permette di raggiungere i suoi obiettivi in modo rapido ed efficiente. 

Diventa un esperto nell’Uso di Dati Reali e nella Creazione di Immagini nel Deep Learning in sole 6 settimane e con totale libertà di organizzazione”

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 eminentemente pratici che forniscono informazioni sportive e pratiche riguardo alle discipline essenziali per l’esercizio professionale 
• 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

Potenzia il tuo profilo professionale in uno dei settori più promettenti dell’Informatica, grazie a TECH e ai materiali più innovativi e pratici del mercato”

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 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 Riconoscimento di Pattern e Uso delle Reti Avversarie dal tuo Tablet, cellulare o computer”

Approfondisci l’Apprendimento Profondo non Supervisionato e I’Implementazione dei Modelli, comodamente da tua casa e in qualsiasi momento della giornata”

La struttura e tutte le risorse didattiche di questo programma sono state selezionate da rinomati professionisti che compongono l’équipe di esperti di Informatica di TECH. Questi specialisti hanno utilizzato la loro ampia esperienza e le loro le conoscenze più avanzate per creare contenuti pratici e completamente aggiornate. Il tutto basato sulla metodologia pedagogica più efficace, il Relearning di TECH. 

Acquisisci nuove conoscenze con materiali pratici e dinamici che si rivelano un'opportunità unica sul mercato”

Modulo 1. Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione 

1.1. Rappresentazione dei dati efficienti 

1.1.1. Riduzione della dimensionalità 
1.1.2. Apprendimento profondo 
1.1.3. Rappresentazioni compatte 

1.2. Realizzazione di PCA con un encoder automatico lineare incompleto 

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

1.3. Codificatori automatici raggruppati 

1.3.1. Reti neuronali 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. Allenamento 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. Apprendimento profondo 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. Training delle Reti Neuronali 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 

Grazie alla metodologia pedagogica di TECH, potrai acquisire nuove conoscenze in modo completo e senza dedicare troppo tempo allo studio”