Introduzione al Deep Learning
Durata
20 oreMetodologia Didattica
Aula Virtuale, In presenzaAttestato
Attestato di Frequenza e profitto
Descrizione
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.
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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