Durata
Metodologia didattica
Presenza, Aula Virtuale
Attestato
Attestato di Frequenza e Profitto
Il Deep Learning emerge come uno dei pilastri dell’Intelligenza artificiale: l’analisi predittiva, il riconoscimento di pattern in dati complessi, l’automazione di processi e la creazione di sistemi decisionali intelligenti sono solo alcune delle applicazioni che traggono vantaggio dal Deep Learning. Settori come la medicina, la finanza, l’automotive, l’industria dell’intrattenimento e molti altri stanno integrando queste tecnologie per innovare e ottimizzare le proprie attività.
Il corso “Introduzione al Deep Learning” parte dalle basi del Machine Learning, supervisionato e non supervisionato, per poi esaminare algoritmi come la regressione lineare e logistica. La formazione si propone di fornire una solida base teorica e pratica, consentendo agli studenti di padroneggiare gli strumenti e i concetti fondamentali per creare, addestrare e valutare reti neurali, nonché applicare queste conoscenze in ambiti specifici come il riconoscimento di immagini, il Natural Language Processing e molto altro.
A chi è rivolto il corso?
Programma didattico
- Le basi del Machine Learning: supervisionato e non supervisionato.
- Algoritmi di apprendimento supervisionato: regressione lineare, regressione logistica.
- Algoritmi di apprendimento non supervisionato: k-means, PCA (Principal Component Analysis).
- Concetti fondamentali delle reti neurali.
- Struttura delle reti neurali: neuroni, strati, funzioni di attivazione.
- Addestramento di una rete neurale: backpropagation, ottimizzazione dei pesi.
- Introduzione al Deep Learning.
- Architetture di reti neurali profonde: deep feedforward networks, convolutional neural networks (CNN), recurrent neural networks (RNN).
- Applicazioni del Deep Learning: riconoscimento di immagini, NLP, generazione di testo.
- Problemi comuni nel Deep Learning: overfitting, underfitting.
- Tecniche di regolarizzazione: dropout, weight decay.
- Ottimizzazione degli iperparametri e ricerca della griglia.
Obiettivi del corso
Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Distinguere tra approcci di Machine Learning supervisionati e non supervisionati.
- Addestrare reti neurali utilizzando backpropagation e ottimizzazione dei pesi.
- Applicare il Deep Learning in contesti pratici come il riconoscimento di immagini, il NLP e la generazione di testo.
- Gestire i problemi comuni del Deep Learning, come overfitting e underfitting, attraverso l’uso di tecniche di regolarizzazione come dropout e weight decay.
- Ottimizzare gli iperparametri delle reti neurali utili.
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Compila il form: ti risponderemo il più presto possibile. Puoi selezionare più corsi tenendo premuto il tasto CTRL. Non trovi il corso che cerchi? Scrivi un’email a formazione@kinetikon.com per raccontarci le tue esigenze e costruire insieme un programma formativo su misura.
Formazione finanziata
I Fondi Paritetici Interprofessionali offrono alle aziende aderenti la possibilità di coprire i costi della formazione aziendale e individuale destinata ai propri dipendenti.
Kinetikon ti offre un supporto completo in ogni fase: dall’analisi di fattibilità alla presentazione della domanda, fino alla rendicontazione e all’ottenimento del finanziamento.
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FAQ – Domande Frequenti
In quali date si svolge il corso?
Non ci sono date programmate, ma puoi scegliere il periodo di partenza della formazione.
Il corso viene erogato in presenza o online?
Puoi scegliere la formazione online, in presenza o blended. Per quanto riguarda la formazione online, mettiamo a disposizione la nostra piattaforma dedicata e conforme ai requisiti di monitoraggio dei Fondi Interprofessionali.
Il corso è finanziabile?
Collaboriamo attivamente con i Fondi Interprofessionali e siamo specializzati nella gestione della formazione finanziata. Ti forniremo tutte le informazioni sulle opportunità di finanziamento disponibili per il corso di tuo interesse.
Il corso è adatto a professionisti con diversi livelli di esperienza?
Certo: durante la sessione di allineamento, adeguiamo i contenuti formativi in base al livello di esperienza dei partecipanti, garantendo un percorso adatto sia ai principianti, sia agli esperti.
Come viene strutturato il corso per garantire una formazione su misura per la mia azienda?
Il programma didattico che trovi in questa pagina è solamente una traccia. Prima dell’avvio del corso, organizziamo una sessione di allineamento con il consulente che condurrà la formazione, per definire insieme un programma completamente personalizzato.
In quali termini il corso è personalizzabile?
Il percorso formativo si adatta alle tecnologie e alle piattaforme già in uso nella tua azienda. In caso di prima adozione, Kinetikon offre anche consulenza per la scelta della piattaforma, del linguaggio, del vendor o dello strumento più idoneo. Inoltre, la formazione è modulare e focalizzabile sugli argomenti in cui il tuo team necessita di approfondimenti specifici.
Come posso richiedere maggiori informazioni o una consulenza personalizzata?
Contattaci via email all’indirizzo formazione@kinetikon.com, oppure utilizza il form dedicato su questa pagina o nella sezione contatti del nostro sito. Il nostro team è sempre pronto a fornire supporto e consulenza personalizzata.