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Inizia con i principi fondamentali del funzionamento delle reti neurali e prosegui costruendo e addestrando modelli propri utilizzando framework popolari come TensorFlow e PyTorch. Acquisisci esperienza pratica applicando le reti neurali a compiti di visione artificiale e modellazione di sequenze, lavorando con architetture all'avanguardia. Mostra di più
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Try Codefinity TeamsWhat you will learn
- Understand the core concepts behind neural networks and how they learn from data.
- Build and train neural networks using TensorFlow and PyTorch.
- Apply deep learning techniques to solve real-world computer vision tasks.
- Work with convolutional neural networks (CNNs) for image classification and feature extraction.
- Use recurrent neural networks (RNNs) to model sequences and time series data.
- Explore practical workflows for developing and testing deep learning models.
- 92 chapters
- 14 hours
- 153 tasks
Trusted by employees of leading companies
Learning track content
Module 1 / Introduction to Neural Networks
First, we will discuss what a neural network is and how it works. And also consider the scope of its application.
Next, we will try to build our own neural network and see how efficiently it copes with learning. We will also consider a ready-made solution from the scikit-learn library.
- Single Neuron ImplementationAnteprima
- Challenge: Creating a NeuronAnteprima
- Perceptron LayersAnteprima
- Challenge: Creating a PerceptronAnteprima
- Forward PropagationAnteprima
- Loss FunctionAnteprima
- Backward PropagationAnteprima
- Backpropagation ImplementationAnteprima
- Model TrainingAnteprima
- Challenge: Training the PerceptronAnteprima
- Model EvaluationAnteprima
- Challenge: Evaluating the PerceptronAnteprima
- Neural Network with scikit-learnAnteprima
Finally, we will give you some additional useful information on how to understand which model to use and what types of neural networks there are. To complete the course, you will be tested on your acquired knowledge.
Module 2 / Introduction to TensorFlow
You will gain a foundational understanding of TensorFlow's primary components - Tensors. You'll delve into the nature and applications of tensors, familiarize yourself with tensor properties, and acquire knowledge in essential mathematical operations.
- Welcome to TensorFlowAnteprima
- Introduction to TensorsAnteprima
- Tensor PropertiesAnteprima
- Applications of TensorsAnteprima
- BatchesAnteprima
- Creating TensorsAnteprima
- Data TypesAnteprima
- Basic Operations: ArithmeticAnteprima
- Basic Operations: Linear AlgebraAnteprima
- Challenge: Creating a Neural Network LayerAnteprima
- TransformationsAnteprima
- Reduction OperationsAnteprima
- Quiz: TensorFlow BasicsAnteprima
You'll learn how TensorFlow operates and the ways to improve its performance. By the end of this module, you'll be well-equipped to implement basic neural networks or other tensor calculations, using only the TensorFlow library without any extras.
Module 3 / PyTorch Essentials
Explore the fundamentals of PyTorch, focusing on tensors—the core data structure used for computations. You will learn about tensor creation, random initialization, mathematical operations, and shape manipulation.
- What is PyTorch?Anteprima
- Introduction to TensorsAnteprima
- Tensor Creation FunctionsAnteprima
- Challenge: Initializing TensorsAnteprima
- Creating Random TensorsAnteprima
- Challenge: Initializing Model Weights and BiasesAnteprima
- Mathematical Operations with TensorsAnteprima
- Challenge: Performing Mathematical OperationsAnteprima
- Shapes and Dimensions in PyTorchAnteprima
- Challenge: Reshaping TensorsAnteprima
Explore key concepts for training models in PyTorch, including computing gradients and performing multi-step backpropagation. Master linear regression as a foundational machine learning model and introduces handling datasets efficiently.
Discover how to build, train, and evaluate neural networks using PyTorch. You will learn how to define a simple feedforward neural network, optimize its parameters through training, and assess its performance.
Module 4 / Fondamenti di Computer Vision
La computer vision consente alle macchine di interpretare e analizzare dati visivi, imitando la percezione umana. Questa sezione tratta le basi della rappresentazione delle immagini, dei modelli di colore e delle fondamenta matematiche essenziali per comprendere come i computer elaborano le immagini. Verranno esplorate applicazioni reali, dai veicoli autonomi all'imaging medico, e verrà illustrato come la computer vision si integri con l'AI e il machine learning.
OpenCV è una potente libreria per la manipolazione delle immagini e le attività di computer vision. Questa sezione tratta tecniche essenziali come il filtraggio delle immagini, le trasformazioni, il rilevamento dei bordi e la segmentazione. Verranno illustrate operazioni di sfocatura, thresholding, rilevamento dei contorni ed estrazione delle caratteristiche per migliorare e analizzare le immagini in modo efficiente.
Le CNN elaborano dati visivi utilizzando strati di convoluzione, pooling e attivazione per estrarre caratteristiche utili in compiti come la classificazione delle immagini e il rilevamento degli oggetti. I componenti chiave includono il padding, la convoluzione per l'estrazione delle caratteristiche, il pooling per la riduzione della complessità e l'attivazione per introdurre non linearità. Architetture popolari come AlexNet, VGG e ResNet alimentano l'IA nei settori sanitario, dell'autonomia e della sicurezza.
Il rilevamento oggetti è un compito fondamentale nella computer vision che consiste nell'identificare e localizzare oggetti all'interno di un'immagine. A differenza della classificazione delle immagini, che assegna un'unica etichetta all'intera immagine, il rilevamento oggetti non solo classifica gli oggetti ma ne determina anche le posizioni utilizzando riquadri di delimitazione. Questa sezione tratta le principali tecniche e algoritmi utilizzati nel rilevamento oggetti, dai metodi tradizionali agli approcci basati su deep learning come YOLO e U-Net.
- Localizzazione degli OggettiAnteprima
- Rilevamento OggettiAnteprima
- Previsioni del Riquadro di DelimitazioneAnteprima
- Intersezione su Unione (IoU) e Metriche di ValutazioneAnteprima
- Soppressione Non Massima (NMS)Anteprima
- Anchor BoxAnteprima
- Panoramica del Modello YOLOAnteprima
- Sfida: Rilevamento Oggetti con Modello Personalizzato e YOLOAnteprima
La computer vision ha compiuto notevoli progressi nel corso degli anni, passando da metodi di elaborazione delle immagini di base a tecniche complesse di deep learning. Questa sezione approfondisce le ultime innovazioni nella computer vision, concentrandosi su transfer learning, riconoscimento facciale e generazione di immagini. Verranno esaminati i vantaggi dei modelli pre-addestrati sulle prestazioni, i principi della tecnologia di riconoscimento facciale e il modo in cui l'IA crea immagini tramite deep learning.
Requirements
- A computer with a browser - all browsers are supported.
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- Everything else needed to start learning and practicing is already included in this course.
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Ruslan Kravchuk
La cosa principale è imparare e non arrendersi
Il materiale è buono, c'è tanto da imparare, tutto per migliorarsi, e la cosa principale è imparare ciò che desideri....
Matteo Comune
Grazie a loro sto imparando molto…
Grazie a loro sto imparando molto più rapidamente perché ti aiutano a comprendere tutto da zero. È il miglior sito web per chi non ha background in IT...
Yuliana Cadavid
ottimo corso per principianti
ottimo corso per principianti, mettono alla prova le tue conoscenze in ogni lezione...
Elpunzon
Sto apprezzando la mia esperienza su Codefinity…
Sto apprezzando la mia esperienza di apprendimento di Python con Codefinity. Il metodo di studio autodidatta è fantastico perché posso adattarlo al mio orario...
Alexandru Alexandru
È piacevole imparare da Codefinity
È piacevole imparare da Codefinity. È facile e offre buoni esempi di quanto appreso qui...
jacob Templet
Easy to follow along with and provides…
Facile da seguire e offre una sfida nella mia vita quotidiana. La sfida mi motiva a imparare giorno dopo giorno...
Elan
Codefinity è uno strumento di apprendimento completo…
Codefinity è uno strumento di apprendimento completo che ti aiuta a sviluppare le tue competenze come ingegnere del software o data scientist. Gli esercizi sono divertenti e un ottimo modo per affinare le tue abilità...
Thibault
Prima volta che impari a programmare
La prima volta che ho imparato a programmare e ci sono riuscito con Codefinity - Grazie...
Adrien Morel
Ben progettato per principianti assoluti
Ben progettato per principianti assoluti, con un progresso incrementale che mi dà fiducia....
_Gracy
è semplicemente perfettamente spiegato
È semplicemente perfettamente spiegato! Finora non ho incontrato alcuna difficoltà perché tutto è così ben organizzato....
Ruslan Kravchuk
La cosa principale è imparare e non arrendersi
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Matteo Comune
Grazie a loro sto imparando molto…
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Yuliana Cadavid
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Elpunzon
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Thibault
Prima volta che impari a programmare
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Adrien Morel
Ben progettato per principianti assoluti
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_Gracy
è semplicemente perfettamente spiegato
È semplicemente perfettamente spiegato! Finora non ho incontrato alcuna difficoltà perché tutto è così ben organizzato....
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Sviluppo Web con C#
Principiante
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Python da Zero a Eroe
Principiante
4.7
(9128)
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SQL da Zero a Eroe
Principiante
4.7
(2773)
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Fondamenti di C++
Principiante
4.4
(534)
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Sviluppo di Giochi con Unity
Principiante
4.6
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Diventa uno Sviluppatore React
Intermedio
4.7
(70)
traccia
Fondamenti di Excel
Principiante
4.7
(374)
traccia
Fondamenti di Java
Principiante
4.7
(220)
traccia
Sviluppo Web Full Stack
Principiante
4.7
(893)
traccia
Fondamenti Dello Sviluppo Frontend
Principiante
4.7
(864)
traccia
Padroneggiare la Visualizzazione dei Dati
Intermedio
4.7
(602)
traccia
Apprendimento Supervisionato delle Macchine
Intermedio
4.6
(134)
traccia
Padronanza di C++
Avanzato
4.8
(17)
traccia
Java Web
Avanzato
4.7
(3052)
traccia
Diventa un Ingegnere QA
Principiante
4.7
(750)
traccia
Produzione Video con Adobe
Principiante
5.0
(5)
traccia
Strumenti di Design UI/UX
Principiante
4.9
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Competenze Essenziali per l'Ufficio
Principiante
4.8
(303)
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Digital Marketing Essentials
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4.8
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traccia
Complete Social Media Management
Principiante
5.0
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Business AI Toolkit
Principiante
4.7
(40)
traccia
Sviluppo di Siti Web Senza Codice
Principiante
4.0
(2)
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