Applicherai le più innovative tecniche di Deep Learning ai tuoi progetti grazie a questo Master Privato 100% online" 

TensorFlow è diventato lo strumento più importante per implementare e addestrare modelli di Deep Learning. Gli sviluppatori utilizzano sia la gamma di strumenti che le librerie per addestrare i modelli ad eseguire operazioni di rilevamento automatico degli oggetti, classificazione ed elaborazione del linguaggio naturale. Allo stesso modo, questa piattaforma è utile per rilevare le anomalie nei dati, essenziali in settori quali la sicurezza informatica, la manutenzione predittiva e il controllo di qualità. Tuttavia, il loro utilizzo può comportare una serie di sfide per i professionisti, non ultima la selezione dell'architettura di rete neurale appropriata. 

Di fronte a questa situazione, TECH sta implementando un master privato che fornirà agli esperti un approccio completo al Deep Learning. Sviluppato da esperti del settore, il piano di studi approfondirà le basi matematiche e i principi del Deep Learning. Ciò consentirà agli studenti di costruire reti neurali finalizzate all'elaborazione delle informazioni che comportano il riconoscimento di modelli, il processo decisionale e l'apprendimento dai dati. Inoltre, il programma approfondirà il Reinforcement Learning tenendo conto di fattori quali l'ottimizzazione delle ricompense e la ricerca di politiche. Inoltre, i materiali didattici offriranno tecniche avanzate di ottimizzazione e visualizzazione dei risultati. 

Per quanto riguarda il formato del titolo universitario, questo viene insegnato attraverso una metodologia 100% online in modo che gli studenti possano completare il programma comodamente. Per accedere ai contenuti accademici avranno bisogno solo di un dispositivo elettronico con accesso a Internet, poiché gli orari e i programmi di valutazione sono pianificati individualmente. Inoltre, il programma si baserà sul nuovo sistema di insegnamento Relearning, di cui TECH è pioniera. Questo sistema di apprendimento consiste nella reiterazione degli aspetti chiave per garantire la padronanza dei suoi diversi aspetti.

Studia attraverso innovativi formati didattici multimediali che ottimizzeranno il tuo processo di aggiornamento del Deep Learning”

Questo master privato 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 Data Engineer e Data Scientist
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• La sua 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 mobile dotato di connessione a internet

Cerchi di arricchire la tua prassi con le tecniche di ottimizzazione dei gradienti più avanzate? Raggiungi questo proposito in soli 12 mesi"

Il personale docente del programma comprende rinomati specialisti del settore e altre aree correlate, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente. 

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 su Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.  

Approfondirai i Backward Pass per calcolare i gradienti della funzione di perdita rispetto ai parametri della rete"

Grazie alla metodologia del Relearning, sarai libero di pianificare sia i tuoi programmi di studio che quelli educativi"

Grazie a questo master privato, gli studenti svilupperanno le loro abilità e conoscenze nel campo dell'apprendimento profondo e dell'intelligenza artificiale. In questo modo, implementeranno le tecniche più avanzate di Deep Learning nei loro progetti per migliorare le prestazioni dei modelli in compiti specifici. Inoltre, gli esperti saranno in grado di sviluppare sistemi intelligenti in grado di eseguire automaticamente compiti come il riconoscimento dei modelli nelle immagini, l'analisi dei sentimenti nel testo o il rilevamento di anomalie nei dati.

Un titolo universitario progettato sulla base delle ultime tendenze del Deep Learning per garantire un apprendimento di successo"

Obiettivi generali

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

Obiettivi specifici

Modulo 1. Fondamenti Matematici di Deep Learning

• 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 personalizzatiŠ
• 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

Modulo 2. Principi di Deep Learning

• 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

Modulo 3. Le reti neurali, base del Deep Learning

• Analizzare l'architettura delle reti neurali e i loro principi di funzionamento
• Determinare come le reti neurali possono essere applicate a una varietà di problemi
• Stabilire come ottimizzare le prestazioni dei modelli di apprendimento profondo attraverso la regolazione degli iperparametri

Modulo 4. Addestramento delle Reti Neuronali Profonde

• Analizzare i problemi di gradiente e come evitarli
• Determinare come riutilizzare gli strati pre-addestrati per addestrare reti neurali profonde
• Stabilire come programmare il tasso di apprendimento per ottenere i migliori risultati

Modulo 5. Personalizzazione di Modelli e Addestramento con TensorFlow

• Determinare come utilizzare l'API TensorFlow per definire funzioni e grafici personalizzati
• Utilizzare l'API tf.data per caricare e pre-elaborare i dati in modo efficiente
• Discutere il progetto TensorFlow Datasets e come può essere utilizzato per facilitare l'accesso ai set di dati pre-elaborati

Modulo 6. Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali

• Esplorare e capire come funzionano i livelli convoluzionali e di raggruppamento per l'architettura Visual Cortex
• Sviluppare architetture CNN con Keras
• Utilizzare i modelli Keras pre-addestrati per la classificazione, la localizzazione, il rilevamento e il monitoraggio degli oggetti e la segmentazione semantica

Modulo 7. Elaborazione di sequenze con RNN e CNN

• Analizzare l'architettura dei neuroni e dei livelli ricorrenti
• Esaminare i vari algoritmi di formazione per l'addestramento dei modelli RNN
• Valutare le prestazioni dei modelli RNN utilizzando metriche di accuratezza e sensibilità

Modulo 8. Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) con Reti Neurali Ricorrenti (RNN) e Assistenza

• Generare testo utilizzando reti neurali ricorrenti
• Addestrare una rete encoder-decoder per eseguire la traduzione automatica neurale
• Sviluppare un'applicazione pratica di elaborazione del linguaggio naturale con RNN e attenzione

Modulo 9. Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione

• Implementare tecniche di PCA con un encoder automatico lineare incompleto
• Utilizzare autocodificatori convoluzionali e variazionali per migliorare i risultati degli autoaccessori
• Analizzare come le GAN e i modelli di broadcast possono generare immagini nuove e realistiche

Modulo 10. Reinforcement Learning

• Utilizzare gradienti per ottimizzare la politica di un attore
• Valutare l'uso delle reti neurali per migliorare la precisione di un attore nel prendere decisioni
• Implementare diversi algoritmi di rinforzo per migliorare le prestazioni di un attore

Un'esperienza educativa unica, cruciale e decisiva per crescere professionalmente"