Desideri diventare un ingegnere di livello superiore? Questo programma ti porterà al livello successivo e ti fornirà le competenze necessarie per raggiungere i tuoi obiettivi e le tue mete”

Gli Autoencoder sono ampiamente utilizzati per la riduzione della dimensionalità in diverse applicazioni, come il riconoscimento vocale, l'identificazione di pattern elettroencefalografici (EEG) e la classificazione di immagini mediche. Sono stati utilizzati anche in applicazioni di rilevamento delle anomalie in una varietà di domini, tra cui la manutenzione predittiva, la sicurezza informatica e il rilevamento delle frodi. In questo senso, l'uso di modelli di diffusione può migliorare le prestazioni dei modelli di Deep Learning, consentendo la diffusione delle informazioni in tutta la rete. Inoltre, le GAN possono essere utilizzate per migliorare la qualità delle immagini, poiché generano immagini più realistiche e dettagliate rispetto alle tecniche convenzionali. 

In questo contesto, il Corso universitario in Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione nel Deep Learning risponde all'esigenza di preparare professionisti nella creazione di proposte avanzate in questi ambiti. Il programma approfondirà l'architettura delle reti neurali, la funzione di perdita e i metodi di ottimizzazione, oltre a tecniche specializzate come la generazione di immagini, la riduzione della dimensionalità e la simulazione di processi stocastici. Inoltre, sarà adattata alle esigenze dello studente, offrendo la flessibilità di una modalità 100% online, che consentirà di studiare secondo i propri ritmi e orari.
Allo stesso modo, il Corso universitario in Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione nel Deep Learning utilizza la metodologia del Relearning, che facilita l'applicazione dei concetti teorici a casi industriali reali e, conseguentemente, lo sviluppo di

competenze più solide per il mondo del lavoro. In questo modo, rappresenta un’opportunità eccellente per gli ingegneri che desiderano specializzarsi in materia di algoritmi di reti neurali per l'elaborazione di segnali, immagini e sequenze temporali e aggiornarsi sui loro metodi e utilizzi. 

Approfondirai le tecniche più innovative nella riduzione della dimensionalità e nella generazione di rappresentazioni compatte" 

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 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

Ti addentrerai nell'eliminazione del rumore degli encoder automatici nella costruzione di reti avversarie generative, acquisirai abilità avanzate e ti preparerai ad affrontare le sfide più complesse in questo campo" 

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.

Non solo imparerai le tecniche più innovative, ma le applicherai in situazioni reali attraverso progetti pratici grazie a questa preziosa specializzazione"

Attraverso una metodologia innovativa e pratica, acquisirai le competenze più avanzate nella rappresentazione dei dati, nella generazione di contenuti e nella rimozione del rumore degli encoder automatici"

Nel corso di questa specializzazione, lo studente approfondirà gli argomenti più all'avanguardia del Deep Learning, apprendendo tecniche innovative di rappresentazione dei dati, riduzione della dimensionalità e generazione di rappresentazioni compatte. Inoltre, esplorerà il funzionamento dei codificatori automatici variazionali, l'apprendimento profondo non supervisionato e applicherà queste tecniche alla generazione di immagini e alla modellazione delle distribuzioni di dati. Grazie a questo programma, gi studenti diventeranno professionisti di alto livello nel campo degli Autoencoder, delle GAN e dei Modelli di Diffusione nel Deep Learning e ad applicare queste conoscenze in situazioni reali. 

Potrai diventare un professionista di prim'ordine e aprire le porte a opportunità di lavoro uniche in questo settore" 

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

Questo programma ti offre l'opportunità di studiare il programma più all'avanguardia del panorama accademico attuale nel campo del Deep Learning"