Iscriviti e ottieni un insegnamento all'avanguardia ed efficace con il Relearning di TECH. Dimentica la memorizzazione e addentrati nell'apprendimento efficiente"

In un ambiente in costante evoluzione come quello dell'Ingegneria, il Deep Learningè diventato uno strumento essenziale per l'elaborazione dei dati e la risoluzione di problemi complessi. Pertanto, i Fondamenti Matematici del Deep Learning sono utilizzati in diversi campi come ad esempio nella medicina, nell'industria automobilistica, nel rilevamento delle frodi e nell'analisi finanziaria. Per tale ragione, la domanda di professionisti altamente qualificati in questo settore è in continuo aumento.

In questo contesto, il programma di TECH è stato creato per rispondere alle esigenze del mercato e fornire agli studenti una preparazione di qualità in questa disciplina. Il programma è stato specificamente progettato per fornire agli studenti una comprensione approfondita della matematica fondamentale alla base del Deep Learning, tra cui il calcolo, la teoria della probabilità e la statistica. Inoltre, gli studenti avranno l'opportunità di acquisire competenze avanzate di programmazione in Tensorflow e Deep Visual Computer, tra gli altri strumenti. Tutto ciò sarà disponibile in modalità 100% online, che consentirà agli studenti di adattare i propri studi al proprio ritmo di vita e di accedere ai contenuti teorici e pratici da qualsiasi luogo e in qualsiasi momento.

Con l'obiettivo di facilitare l'apprendimento dello studente, TECH ha sviluppato un programma completo basato sulla metodologia Relearning per la ripetizione progressiva e naturale dei concetti fondamentali. In questo modo, lo studente acquisirà le competenze necessarie secondo i propri ritmi e adattandosi al proprio stile di vita. Inoltre, la modalità 100% online permetterà al professionista di accedere ai contenuti teorico-pratici da qualsiasi luogo e in qualsiasi momento attraverso un dispositivo dotato di connessione internet, concentrandosi solo sul proprio apprendimento. Allo stesso modo, sarà possibile accedere ai contenuti teorico-pratici da qualsiasi luogo e in qualsiasi momento, purché si disponga di un dispositivo dotato di connessione a internet.

Grazie a TECH potrai crescere professionalmente senza trascurare altri ambiti della tua vita, per questo offre un insegnamento flessibile che può essere adattato alle tue esigenze”

Questo corso universitario in Fondamenti Matematici del 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 Deep Learning
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni rigorosa 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 

Video motivazionali, casi di studio, contenuti grafici e schematici, forum di discussione... Tutto il necessario per crescere a livello professionale. Non esitare”

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 potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama. tos.

Raggiungerai i tuoi obiettivi grazie al supporto di un personale docente specializzato in modelli di reti neurali e ottimizzazione"

Una specializzazione in modalità 100% online grazie alla quale otterrai la più ampia e completa conoscenza delle funzioni multi-input e derivate da funzioni multi-input"

Attraverso il piano di studi, lo studente svilupperà una conoscenza completa degli aspetti principali dei Fondamenti Matematici del Deep Learning, che gli consentirà di ottenere una prospettiva globale e aggiornata e di raggiungere gli obiettivi proposti. Di conseguenza, lo studente acquisirà competenze complete in un campo dell'ingegneria essenziale, versatile e in costante crescita, che lo porterà a raggiungere l'eccellenza in un settore in forte espansione. Per garantire la soddisfazione degli studenti, TECH ha stabilito obiettivi generali e specifici che li guideranno verso il successo.

Perfeziona le tue competenze nella creazione di nuove funzioni da ruoli esistenti grazie a questo corso universitario in Fondamenti Matematici del Deep Learning”

Obiettivi generali

• Approfondire i concetti chiave delle funzioni matematiche e delle loro derivate
• Applicare questi principi agli algoritmi di apprendimento profondo per imparare automaticamente
• Esaminare i concetti chiave dell'Apprendimento Supervisionato e come si applicano ai modelli di rete neurale
• Analizzare il training, la valutazione e l'analisi dei modelli a reti neurali
• Approfondire i concetti chiave e le principali applicazioni deep learning
• Implementare e ottimizzare le reti neurali con Keras
• Sviluppare conoscenze specialistiche sulla formazione di reti neurali profonde
• Analizzare i meccanismi di ottimizzazione e regolarizzazione necessari per la formazione di reti profonde

Obiettivi specifici

• Sviluppare la regola della stringa per calcolare derivate da funzioni nidificate
• Analizzare come vengono create nuove funzioni da funzioni esistenti e come vengono calcolate quelle derivate da esse
• Esaminare il concetto del Backward Pass e come vengono applicate le derivate delle funzioni vettoriali per l'apprendimento automatico
• Imparare ad utilizzare TensorFlow per costruire modelli personalizzati
• Comprendere come caricare ed elaborare i dati utilizzando gli strumenti TensorFlow
• Individuare i concetti chiave dell'elaborazione del linguaggio naturale in NLP con RNN e meccanismi di attenzione
• Esplorare le funzioni delle librerie di Hugging Face Transformer e di altri strumenti di elaborazione del linguaggio naturale da applicare ai problemi di vista
• Imparare a costruire e addestrare modelli di autoscatti, GAL e modelli di diffusione
• Comprendere in che modo gli autoencoder possono essere utilizzati per codificare i dati in modo efficiente
• Analizzare il funzionamento della regressione lineare e la sua applicazione ai modelli di reti neurali
• Approfondire l'ottimizzazione degli iperparametri per migliorare le prestazioni dei modelli di reti neurali
• Determinare come valutare le prestazioni dei modelli di reti neurali utilizzando il training set e il test set

Raggiungerai i tuoi obiettivi grazie agli efficaci strumenti che TECH mette a tua disposizione in questo completo corso universitario"