Deep Learning per Sequence Modelling e Time Series
Descrizione
Questo corso avanzato sulle reti neurali profonde offre un'immersione completa nel mondo dell'intelligenza artificiale e del deep learning. Attraverso un percorso che spazia dalla teoria fondamentale alla pratica avanzata, il corso copre aspetti cruciali come la progettazione, l'implementazione e l'ottimizzazione delle reti neurali, con un focus particolare sull'uso di Keras. Con esercitazioni pratiche, i partecipanti acquisiranno competenze dirette nella gestione di modelli complessi, applicabili a vari ambiti come serie temporali e linguaggio naturale. Ideale per chi cerca di approfondire le proprie conoscenze in un campo tecnologico in rapida evoluzione, questo corso rappresenta una risorsa preziosa per sviluppatori, ricercatori e appassionati di tecnologia.
Obiettivi formativi
- Acquisire una solida comprensione dei principi base e delle strutture delle reti neurali.
- Imparare a progettare e implementare reti neurali profonde, con un focus particolare sull'utilizzo di Keras.
- Sviluppare competenze pratiche nell'uso di Keras per la costruzione e l'ottimizzazione di modelli di deep learning.
- Esplorare l'applicazione delle reti neurali in ambiti specifici come l'analisi di serie temporali e l'elaborazione del linguaggio naturale.
- Acquisire esperienza diretta attraverso esercitazioni pratiche per consolidare la teoria e migliorare le competenze tecniche.
- Equipaggiare i partecipanti con le competenze necessarie per affrontare problemi reali nel campo dell'intelligenza artificiale e del machine learning.
Programma
Questo corso avanzato sulle reti neurali profonde offre un'immersione completa nel mondo dell'intelligenza artificiale e del deep learning. Attraverso un percorso che spazia dalla teoria fondamentale alla pratica avanzata, il corso copre aspetti cruciali come la progettazione, l'implementazione e l'ottimizzazione delle reti neurali, con un focus particolare sull'uso di Keras. Con esercitazioni pratiche, i partecipanti acquisiranno competenze dirette nella gestione di modelli complessi, applicabili a vari ambiti come serie temporali e linguaggio naturale. Ideale per chi cerca di approfondire le proprie conoscenze in un campo tecnologico in rapida evoluzione, questo corso rappresenta una risorsa preziosa per sviluppatori, ricercatori e appassionati di tecnologia.
Fondamenti e principi base delle reti neurali profonde.
Design Of Deep Neural Networks: Approfondimento sulla progettazione di architetture neurali avanzate
Deep Neural Networks from Scratch: Esercizi pratici per costruire reti neurali da zero e relative soluzioni
- Introduction to Deep Neural Networks in Keras: Utilizzo di Keras per la creazione di reti neurali profonde
- Functional API and Tensor Operations in Keras: Approfondimento sulle API funzionali e operazioni con tensori in Keras
- Structured Domains and Time Series: Analisi di domini strutturati e serie temporali con reti neurali
- Dynamical and Recurrent Neural Networks: Studio delle reti neurali dinamiche e ricorrenti
- Convolutional Layers in Keras: esercitazioni sull'uso di strati convoluzionali in Keras
- Time Series Classification in Keras: classificazione di serie temporali in Keras
- Sequence Classification for Natural Language Processing in Keras: Classificazione di sequenze per l'elaborazione del linguaggio naturale
- Multivariate Prediction in Keras: Predizione multivariata utilizzando Keras
Riepilogo dei concetti chiave e discussione sulle applicazioni future delle reti neurali profonde.