Corsi di Deep Learning
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4.4
Valutato in base a 88 recensioni.
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Competenze acquisite:
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 TheoryAutoregressive GenerationBasi di PyTorchBasi di TensorFlowCatastrophic Forgetting AnalysisClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Clustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Codifica delle featureComprensione di RNN, LSTM e GRUCompression Trade-off ReasoningConcetti di privacy dei datiConsapevolezza normativaContinual Learning TheoryCostruzione di pipelineCross-validation techniquesData Leakage PreventionDecomposizione di matriciDiffusion Model TheoryDimensionality reduction evaluation Discesa del gradienteDistribuzioni di probabilitàDocument Chunking and IndexingDrift Detection FundamentalsElaborazione del Linguaggio NaturaleElaborazione delle immagini con OpenCVElaborazione di dati sequenziali e serie temporaliEntropy and CompressionEntropy and Rate–Distortion AnalysisEthical AI PrinciplesExplainable AI FundamentalsFailure Analysis in RAGFailure Mode DiagnosisFeature ScalingFeature engineeringFine-tuning Pre-trained ModelsFondamenti di Ingegneria dei PromptFondamenti di etica dell'AIFramework per un'AI responsabileFunzioni e insiemiGANGAN FundamentalsGeometric InterpretabilityGestione del Linguaggio NaturaleImplementazione di reti ricorrenti in PyTorchImputazione dei valori mancantiIn-Context Learning TheoryInductive Bias ReasoningInformation Bottleneck and MDLInformation Theory BasicsInformation Theory in NLPInformation-Theoretic LossesIntegraliIntelligenza Artificiale GenerativaIsolation Forest ImplementationKnowledge Distillation TheoryKnowledge Integration in LLMsKolmogorov–Smirnov TestLLM Failure ModesLatent Space GeometryLatent Space ReasoningLayer-wise Representation AnalysisLimiti e derivateLimits of LLM GeneralizationLocal Outlier Factor AnalysisLoss Function Selection and ComparisonLow-Rank Matrix IntuitionMachine learning con scikit-learnManifold IntuitionMarkov Chains in Generative ModelingMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMean-CenteringMetriche di valutazione per l'IA generativaMisure statisticheModel Scaling ConceptsModel-Based Drift DetectionModelli di DiffusioneMonitoring Model DegradationMulti-Head Attention ConceptsNeural Network Architecture AnalysisNeural Network Compression TheoryNormalization (L1, L2, Max)ODE Formulations in Generative ModelsOne-Class SVM for Novelty DetectionOptimization Constraints in Fine-TuningOptimization in Neural NetworksOttimizzazione degli iperparametriOutlier Detection FundamentalsPEFT Deployment ReasoningPEFT TheoryParameter Space GeometryPerfezionamento dei PromptPopulation Stability IndexPositional Encoding ConceptsPreprocessing PipelinesPreprocessing dei DatiPreprocessing dei datiPrincipi di trasparenzaProcessi decisionali eticiProgettazione di Output StrutturatoPrompt-Based GeneralizationPrompting Chain-of-ThoughtPrompting Few-ShotPrompting di Ruolo e ContestoPulizia dei datiQuantization and Pruning MathematicsRAG Evaluation MetricsRAG Pipeline ArchitectureRAG System Design PatternsRegole di probabilitàRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Responsabilità nell'AIReti NeuraliReti neuraliReti neurali convoluzionaliRetrieval-Augmented Generation FundamentalsRilevamento degli outlierRisk Minimization TheorySampling StrategiesScalatura delle featureScore MatchingSelezione delle featureSelf-Attention IntuitionSelf-Attention MechanismSemantic Directions in LLMsSemantic Retrieval ConceptsStability–Plasticity Trade-OffsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStochastic Differential Equations (SDEs)Strutture Dati in PythonSubword Tokenization AlgorithmsSviluppo e valutazione end-to-end di modelliTeorema di BayesTheoretical Foundations of Zero-Shot GeneralizationTheoretical Limits of LearningTokenization TheoryTrade-off Analysis in Model DesignTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformerTransformer Architecture TheoryTransformer Architecture UnderstandingTrasformazione dei datiTrasformazioni lineariUnderstanding GAN VariantsUnderstanding Representation CollapseVAEValutazione dei PromptVariational Inference & ELBOVector Search TheoryVettori e matriciVocabulary OptimizationWhitening and DecorrelationXAI Methods and Concepts
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4 ore
25 capitoli
5 ore 29 capitoli
2 ore 16 capitoli
3 ore 22 capitoli
5 ore 51 capitoli
1 ora 12 capitoli
1 ora 9 capitoli
3 ore 20 capitoli
4 ore 29 capitoli
2 ore 15 capitoli
1 ora 12 capitoli
2 ore 16 capitoli
Livello
Tipo di Lezione
Tecnologie
corso
Introduction to Neural Networks with Python
4 ore 25 capitoliAvanzato
6 STUDIANDO ORA
Competenze acquisite: Neural Networks, Model Training and Evaluation, Data Preprocessing, Hyperparameter Tuning, Machine Learning with scikit-learn
corso
Introduction to NLP with Python
5 ore 29 capitoliAvanzato
2 STUDIANDO ORA
Competenze acquisite: Natural Language Processing, Natural Language Handling
corso
Introduction to TensorFlow
2 ore 16 capitoliIntermedio
5 STUDIANDO ORA
Competenze acquisite: TensorFlow Basics, Neural Networks, Python Data Structures, Data Preprocessing
corso
Recurrent Neural Networks with Python
3 ore 22 capitoliIntermedio
2 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
corso
Mathematics for Data Science with Python
5 ore 51 capitoliPrincipiante
12 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
corso
Data Preprocessing and Feature Engineering with Python
1 ora 12 capitoliPrincipiante
2 STUDIANDO ORA
Competenze acquisite: Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building
corso
Prompt Engineering Basics
1 ora 9 capitoliPrincipiante
6 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
corso
PyTorch Essentials
3 ore 20 capitoliAvanzato
4 STUDIANDO ORA
Competenze acquisite: PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation
corso
Computer Vision Essentials with Python
4 ore 29 capitoliIntermedio
2 STUDIANDO ORA
Competenze acquisite: Image Processing with OpenCV, Convolutional Neural Networks, Object Detection Approaches
corso
Loss Functions in Machine Learning
2 ore 15 capitoliIntermedio
1 STUDIANDO ORA
Competenze acquisite: Mathematical Foundations of Loss Functions, Risk Minimization Theory, Regression Loss Analysis, Classification Loss Analysis, Information-Theoretic Losses, Loss Function Selection and Comparison
corso
AI Ethics 101
1 ora 12 capitoliPrincipiante
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
corso
Evaluation Metrics in Machine Learning with Python
2 ore 16 capitoliIntermedio
3 STUDIANDO ORA
Competenze acquisite: Classification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) , Regression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) , Clustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) , Dimensionality reduction evaluation , Anomaly detection evaluation , Cross-validation techniques
Vantaggi di Codefinity
Apprendimento assistito da IA
Abbraccia la fascinazione per le competenze tecnologiche! Il nostro assistente IA fornisce feedback in tempo reale, suggerimenti personalizzati e spiegazioni degli errori, permettendoti di imparare con fiducia.
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Perché Codefinity si distingue
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Opportunità di carrieraScopri le professioni più popolari, gli stipendi medi e le aziende che cercano attivamente specialisti in questo settore.
Data Scientist
Ingegnere di Machine Learning
Ingegnere NLP
Consulente Ai
Ingegnere di Deep Learning
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$246k
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Average
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Stipendio annuale
(Media negli Stati Uniti)
Aziende che assumono
*Fonte: Glassdoor
Scelto dagli studenti delle migliori scuole
Includendo 30 di le 30 migliori università degli U.S.A.
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.
Cosa dicono i nostri utenti
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1. | Introduzione alle Reti Neurali con Python |  4 ore |  25 capitoli |
2. | Introduzione a NLP con Python | 5 ore | 29 capitoli |
3. | Introduzione a TensorFlow | 2 ore | 16 capitoli |
4. | Reti Neurali Ricorrenti con Python | 3 ore | 22 capitoli |
5. | Matematica per la Data Science | 5 ore | 51 capitoli |
1. Introduzione alle Reti Neurali con Python
Ore
Capitoli2. Introduzione a NLP con Python
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