CORSO IN AULA
Deep Learning con Keras e PyTorch
Prezzo
1.430 € + IVA
Durata
16 ore
Data:
16-17 Novembre | 24-25 Marzo
Titolo conseguito
Attestato
Codice corso
AGSAI004
Keras e PyTorch sono tra le librerie più utilizzare in ambito Ricerca & Sviluppo e nel mondo Industry per l’implementazione di Reti Neurali. Questo corso costituisce una guida introduttiva all’utilizzo di queste librerie. Si partirà dal concetto di Tensore fino allo sviluppo e all’addestramento di una Rete Neurale. Ogni libreria verrà descritta tramite esempi e verranno comparate le principali caratteristiche e differenze, quale scegliere a seconda delle applicazioni, i loro pro e contro.
Il corso è rivolto a programmatori Python e data scientists che vogliano approfondire la propria conoscenza delle principali librerie AI e le loro applicazioni pratiche.
- I fondamenti del Machine Learning
- Che cos’è il Machine Learning e quando utilizzarlo
- Tipologie di algoritmi di Machine Learning
- Neural Networks e Deep Learning
- Introduzione alle Reti Neurali: Multi layer perceptron, Reti Neurali convoluzionali e Reti neurali ricorrenti
- Cenni ad ltre architetture (Autoencoder, GAN, Transformers)
- Training Neural Networks
- Vanishing/Exploding Gradients
- Overfitting e Regularization
- Optimizers
- Riutilizzo di Layers Preaddestrati
- Design Neural Networks con Tensorflow 2.0
- Tensorflow Overview
- MLP con Tensorflow
- ConvNet con Tensorflow
- Recurrent Networks con Tensorflow
- Altre Architetture
- Design Neutral Networks con PyTorch
- Pytorch Overview
- MLP con PyTorch
- ConvNet con PyTorch
- Recurrent Networks con Pytorch
- Altre Architetture
- Advanced Topics con Tensorflow e Pytorch
- Gestione della memoria
- Addestramento su GPUs
- Addestramento su Google Colab
Le lezioni si terranno all'Arco della Pace nell'esclusiva location Dazi Milano .
Per il rispetto delle norme di sicurezza Covid-19, l’aula sarà dotata di appositi sistemi di filtraggio dell’aria e la partecipazione sarà limitata al massimo di 8 partecipanti dotati di green pass. Il corso sarà confermato al raggiungimento del numero minimo di 4 partecipanti.
TensorFlow, Keras e PyTorch sono tra le librerie più utilizzare in ambito Ricerca & Sviluppo e nel mondo Industry per l’implementazione di Reti Neurali. Questo corso costituisce una guida introduttiva all’utilizzo di queste librerie. Si partirà dal concetto di Tensore fino allo sviluppo e all’addestramento di una Rete Neurale. Ogni libreria verrà descritta tramite esempi e verranno comparate le principali caratteristiche e differenze, quale scegliere a seconda delle applicazioni, i loro pro e contro.
Il corso è rivolto a programmatori Python e data scientists che vogliano approfondire la propria conoscenza delle principali librerie AI e le loro applicazioni pratiche.
- I fondamenti del Machine Learning
- Che cos’è il Machine Learning e quando utilizzarlo
- Tipologie di algoritmi di Machine Learning
- Neural Networks e Deep Learning
- Introduzione alle Reti Neurali: Multi layer perceptron, Reti Neurali convoluzionali e Reti neurali ricorrenti
- Cenni ad ltre architetture (Autoencoder, GAN, Transformers)
- Training Neural Networks
- Vanishing/Exploding Gradients
- Overfitting e Regularization
- Optimizers
- Riutilizzo di Layers Preaddestrati
- Design Neural Networks con Tensorflow 2.0
- Tensorflow Overview
- MLP con Tensorflow
- ConvNet con Tensorflow
- Recurrent Networks con Tensorflow
- Altre Architetture
- Design Neutral Networks con PyTorch
- Pytorch Overview
- MLP con PyTorch
- ConvNet con PyTorch
- Recurrent Networks con Pytorch
- Altre Architetture
- Advanced Topics con Tensorflow e Pytorch
- Gestione della memoria
- Addestramento su GPUs
- Addestramento su Google Colab
Le lezioni si terranno all'Arco della Pace nell'esclusiva location Dazi Milano .
Per il rispetto delle norme di sicurezza Covid-19, l’aula sarà dotata di appositi sistemi di filtraggio dell’aria e la partecipazione sarà limitata al massimo di 8 partecipanti dotati di green pass. Il corso sarà confermato al raggiungimento del numero minimo di 4 partecipanti.