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Corso Odissea del Deep Learning - Apprentissaggio Online con Certificato
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Odissea del Deep Learning

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21 recensioni
Advanced
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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What 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.
  • chapters
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    14 hours
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Learning track content
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.
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.
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.
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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
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…
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Yuliana Cadavid
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Elpunzon
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