Codice
CODICE: AIT02
Durata
2 giorni
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Introduzione al Deep Learning
CODICE: AIT02
Questo corso fornisce una formazione approfondita sul Deep Learning, con un focus su reti neurali convoluzionali, analisi di dati testuali, serie temporali, modelli generativi e apprendimento a rinforzo. I partecipanti impareranno a sviluppare modelli avanzati utilizzando TensorFlow 2, implementare architetture di deep learning su cloud e utilizzare strumenti di MLOps per l’ottimizzazione dei modelli.
Modalità di erogazione
In aula o Live Virtual Classroom.
Attestato di partecipazione
Al termine del corso verrà rilasciato l’attestato di frequenza.
Contenuti del corso
Richiedere scheda didattica
Partecipanti
- Data Scientist e Machine Learning Engineer;
- Ricercatori e sviluppatori in AI;
- Professionisti che desiderano approfondire il Deep Learning.
Prerequisiti
- Conoscenza di programmazione in Python 3.8
- Conoscenza di Pandas, NumPy, Matplotlib
- Conoscenze di Machine Learning supervisionato (Classificazioni e Regressioni)
- Conoscenza base di Reti Neurali
- Conoscenza di TensorFlow 2
Obiettivi
- Comprendere e implementare reti neurali convoluzionali e sequenziali;
- Sviluppare modelli di analisi su dati testuali e serie temporali;
- Applicare tecniche di riduzione dimensionale per migliorare l’efficienza dei modelli;
- Esplorare modelli generativi e apprendimento a rinforzo;
- Utilizzare strumenti avanzati come Kubernetes, Kubeflow e MLOps;
- Implementare modelli in ambienti cloud come Google Cloud.
- Business applications
- Sicurezza informatica
- ISO
- EGovernement
- Database, big data, machine learning e ia
- HR & Organization
- Giuridico Normativa
- Cloud & virtualization
- Programming & development
- PA
- Metodologie di Service & Project Management
- Management & Collaboration
- Microservizi
- Sistemi operativi
- Marketing & Sales
- Formazione AI
- Networking
- Office & collaboration
- Web design