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Deep Learning Corsi online con certificato
Deep Learning

Corsi di Deep Learning

Scegli un corso che si adatti ai tuoi obiettivi: dalle basi alle competenze avanzate nel deep learning.
4.4
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AI Transparency AwarenessAddestramento e valutazione dei modelliAdversarial Training ConceptsAlgorithm Evaluation and ComparisonAnalisi delle serieAnalisi di equità e biasAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Applicazione delle RNN a compiti NLP (analisi del sentiment)Approcci al rilevamento degli oggettiAttention Mechanisms TheoryBasi di PyTorchBasi di TensorFlowClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Clustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Codifica delle featureComprensione di RNN, LSTM e GRUConcetti di privacy dei datiConsapevolezza normativaCostruzione di pipelineCross-validation techniquesData Leakage PreventionDecomposizione di matriciDiffusion Model TheoryDimensionality reduction evaluation Discesa del gradienteDistribuzioni di probabilitàDrift Detection FundamentalsElaborazione del Linguaggio NaturaleElaborazione delle immagini con OpenCVElaborazione di dati sequenziali e serie temporaliEthical AI PrinciplesExplainable AI FundamentalsFeature ScalingFeature engineeringFine-tuning Pre-trained ModelsFondamenti di Ingegneria dei PromptFondamenti di etica dell'AIFramework per un'AI responsabileFunzioni e insiemiGANGAN FundamentalsGestione del Linguaggio NaturaleImplementazione di reti ricorrenti in PyTorchImputazione dei valori mancantiInformation-Theoretic LossesIntegraliIntelligenza Artificiale GenerativaIsolation Forest ImplementationKolmogorov–Smirnov TestLimiti e derivateLocal Outlier Factor AnalysisLoss Function Selection and ComparisonMachine learning con scikit-learnMarkov Chains in Generative ModelingMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMean-CenteringMetriche di valutazione per l'IA generativaMisure statisticheModel-Based Drift DetectionModelli di DiffusioneMonitoring Model DegradationMulti-Head Attention ConceptsNormalization (L1, L2, Max)ODE Formulations in Generative ModelsOne-Class SVM for Novelty DetectionOttimizzazione degli iperparametriOutlier Detection FundamentalsPerfezionamento dei PromptPopulation Stability IndexPreprocessing PipelinesPreprocessing dei DatiPreprocessing dei datiPrincipi di trasparenzaProcessi decisionali eticiProgettazione di Output StrutturatoPrompting Chain-of-ThoughtPrompting Few-ShotPrompting di Ruolo e ContestoPulizia dei datiRegole di probabilitàRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Responsabilità nell'AIReti NeuraliReti neuraliReti neurali convoluzionaliRilevamento degli outlierRisk Minimization TheoryScalatura delle featureScore MatchingSelezione delle featureSelf-Attention IntuitionStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStochastic Differential Equations (SDEs)Strutture Dati in PythonSviluppo e valutazione end-to-end di modelliTeorema di BayesTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformerTransformer Architecture UnderstandingTrasformazione dei datiTrasformazioni lineariUnderstanding GAN VariantsVAEValutazione dei PromptVariational Inference & ELBOVettori e matriciWhitening and DecorrelationXAI Methods and Concepts
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Introduction to Neural Networks with Python

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7 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Neural Networks, Model Training and Evaluation, Data Preprocessing, Hyperparameter Tuning, Machine Learning with scikit-learn

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Introduction to NLP with Python

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1 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Natural Language Processing, Natural Language Handling

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Recurrent Neural Networks with Python

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Intermedio

1 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Understanding RNNs, LSTMs, and GRUs, Implementing recurrent networks in PyTorch, Processing time series and sequential data, Applying RNNs to NLP tasks (sentiment analysis) , End-to-end model development and evaluation

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Mathematics for Data Science with Python

Mathematics for Data Science with Python

description 5 ore
description 51 capitoli

Principiante

14 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Functions & Sets, Series Analysis , Limits & Derivatives , Integrals , Gradient Descent , Vectors & Matrices , Linear Transformations , Matrix Decomposition , Probability Rules , Bayes' Theorem, Statistical Measures , Probability Distributions

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Prompt Engineering Basics

Prompt Engineering Basics

description 1 ora
description 9 capitoli

Principiante

1 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Prompt Engineering Fundamentals , Role and Context Prompting , Few-Shot Prompting , Chain-of-Thought Prompting , Structured Output Design , Prompt Refinement , Prompt Evaluation

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PyTorch Essentials

PyTorch Essentials

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Avanzato

4 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation

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Computer Vision Essentials with Python

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Loss Functions in Machine Learning

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description 15 capitoli

Intermedio

Competenze acquisite: Mathematical Foundations of Loss Functions, Risk Minimization Theory, Regression Loss Analysis, Classification Loss Analysis, Information-Theoretic Losses, Loss Function Selection and Comparison

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AI Ethics 101

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description 12 capitoli

Principiante

Competenze acquisite: AI Ethics Fundamentals , Ethical Decision-Making , Fairness and Bias Analysis , Transparency Principles , Accountability in AI , Data Privacy Concepts , Responsible AI Frameworks , Regulatory Awareness

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Data Preprocessing and Feature Engineering with Python

Data Preprocessing and Feature Engineering with Python

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3 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building

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Explainable AI (XAI) Basics

Explainable AI (XAI) Basics

description 1 ora
description 15 capitoli

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1 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Explainable AI Fundamentals, XAI Methods and Concepts, Ethical AI Principles, AI Transparency Awareness

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Corsi di Deep Learning: Informazioni chiave e domande

Introduzione al Deep Learning
Il Deep Learning è una branca del machine learning focalizzata sulle reti neurali con molti strati, che consente ai modelli di apprendere da grandi quantità di dati. I corsi di deep learning introducono generalmente concetti come il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e i modelli generativi. Gli studenti imparano a lavorare con framework come TensorFlow e PyTorch e ad affrontare compiti che coinvolgono la sintesi di immagini, la generazione di testo e il decision making basato sui dati. Questi corsi sono preziosi per chi desidera acquisire competenze nelle tecnologie guidate dall'IA.
Vantaggi dei nostri corsi di Deep Learning
I nostri corsi di Deep Learning offrono una formazione completa e pratica sulle tecniche e sugli strumenti più recenti utilizzati nel settore. Acquisirai esperienza concreta con dataset reali, migliorando le tue capacità di problem solving e le competenze tecniche per prepararti a carriere avanzate nel campo tecnologico.
Opportunità di carriera dopo aver completato i corsi di Deep Learning
I diplomati dei nostri corsi di Deep Learning possono intraprendere carriere come Data Scientist, Machine Learning Engineer, AI Researcher o Deep Learning Specialist in settori che spaziano dalla sanità ai veicoli autonomi.
Opzioni di Deep Learning
I principianti interessati al Deep Learning dovrebbero iniziare con "Introduzione alle Reti Neurali" per comprendere i concetti fondamentali e le applicazioni prima di passare a studi più complessi.
Informazioni sul certificato
Al termine di qualsiasi corso di Deep Learning su Codefinity, riceverai un Certificato di Completamento, che valorizza il tuo curriculum ed è riconosciuto dai leader del settore come attestato delle tue competenze e del tuo impegno nell'apprendimento.
Cos'è il Deep Learning e perché è importante?
Il Deep Learning è una branca del machine learning che utilizza reti neurali con tre o più strati. È importante perché consente l'automazione dell'analisi predittiva, rappresentando una tecnologia fondamentale nell'IA che guida innovazioni come veicoli autonomi, sistemi di riconoscimento facciale e altro ancora.
Quali sono i vantaggi dell'iscrizione ai nostri corsi di Deep Learning?
Iscrivendoti ai nostri corsi di Deep Learning potrai apprendere da esperti del settore, acquisire esperienza pratica con strumenti all'avanguardia e accedere a un curriculum aggiornato con i più recenti progressi tecnologici. Questi corsi sono progettati per fornire una comprensione approfondita e competenze pratiche necessarie per affrontare problemi complessi utilizzando il Deep Learning.
Quali opportunità di carriera posso esplorare dopo aver completato un corso di Deep Learning?
Dopo aver completato un corso di Deep Learning, potrai esplorare diversi percorsi di carriera molto richiesti nel settore tecnologico, tra cui ruoli come AI Researcher, Autonomous Systems Engineer, Deep Learning Analyst o posizioni focalizzate sulle applicazioni dell'IA in ambito sanitario e nei servizi finanziari.
Quale corso di Deep Learning è più adatto ai principianti?
Per i principianti, "Introduzione alle Reti Neurali" offre un'eccellente introduzione ai concetti delle reti neurali profonde in modo visivamente coinvolgente. È il punto di partenza ideale per chi è nuovo nel settore.
Come scegliere il corso di Deep Learning più adatto?
Per scegliere il corso di Deep Learning più adatto, valuta il tuo livello di conoscenza attuale e i tuoi obiettivi di apprendimento. Se sei più interessato agli aspetti tecnici e alle applicazioni pratiche delle reti neurali, il nostro corso "Introduzione alle Reti Neurali", di livello intermedio, è eccellente. Per chi desidera approfondire framework di machine learning avanzati, "Introduzione a TensorFlow" e "PyTorch Essentials" offrono un'esplorazione complessa e dettagliata adatta a studenti avanzati.
Perché dovrei considerare un corso online di Deep Learning con la vostra azienda?
Seguire un corso online di Deep Learning con Codefinity offre la flessibilità di apprendere secondo i tuoi tempi e le tue esigenze, l'accesso a contenuti all'avanguardia e il supporto di una community di esperti e colleghi che arricchisce l'esperienza di apprendimento.
Consigli per completare con successo un corso di Deep Learning
Mantenere la costanza, esercitarsi regolarmente, interagire con altri studenti, partecipare ai forum e applicare quanto appreso tramite progetti. Stabilire obiettivi realistici e seguire il ritmo del corso per massimizzare l'apprendimento.
Qual è il costo della formazione per i corsi di Deep Learning?
Il costo della formazione dipende dal tipo di abbonamento e dalla sua durata. Per informazioni precise e dettagliate sui prezzi, oltre a eventuali sconti disponibili, visita la nostra pagina dei pagamenti.
Quali sono le competenze chiave per eccellere nel Deep Learning?
Per eccellere nel Deep Learning sono necessarie solide competenze matematiche, padronanza della programmazione (in particolare in Python) e una comprensione dei concetti di machine learning. Sono inoltre fondamentali il pensiero analitico e le capacità di problem solving.
Come influisce il Deep Learning sull'industria tecnologica?
Il Deep Learning ha un impatto significativo sull'industria tecnologica, consentendo lo sviluppo di sistemi più complessi e intelligenti. È fondamentale per i progressi in ambiti come il riconoscimento vocale, la traduzione automatica e l'elaborazione delle immagini, spingendo costantemente oltre i limiti delle capacità delle macchine.
Come iniziare a studiare Deep Learning?
Inizia con corsi di base che introducono i fondamenti delle reti neurali e affronta progressivamente argomenti più complessi. Partecipa a progetti della community e resta aggiornato sulle ultime ricerche e sviluppi.
Posso imparare il Deep Learning da solo?
Sì, grazie alle numerose risorse disponibili, puoi iniziare a studiare Deep Learning in autonomia. Tuttavia, corsi strutturati come quelli offerti da Codefinity possono garantire un percorso di apprendimento più completo, guida di esperti e supporto tra pari che potrebbero essere difficili da replicare in un contesto di autoapprendimento.
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