Corsi sul Deep Learning

AGS organizza un percorso formativo sul Deep Learning composto da corso teorico + Workshop DLI Nvidia


AGS, partner di Nvidia, organizza un percorso formativo sul Deep Learning composto da due moduli:

  • il primo, della durata di due giorni, è un corso che fornisce gli elementi introduttivi per la costruzione di reti neurali “custom” attraverso la programmazione con Python e TensorFlow;
  • il secondo, della durata di un giorno, è un workshop dedicato a chi (dopo aver concluso la prima parte del percorso), vuole apprendere come addestrare una rete utilizzando TensorFlow e dataset di tipologie diverse.

Ogni sessione è composta da una parte teorica ed una esercitazione pratica. È possibile iscriversi all’intero percorso formativo di 3 giorni, oppure frequentare soltanto il primo corso. La scelta delle date distanziate è motivata dalla volontà di dare il tempo ai partecipanti di assimilare autonomamente i concetti presentati ed approfondirli durante il workshop finale in cui possono confrontarsi, di nuovo, con il docente e chiudere il percorso formativo.

Chi termina il percorso completo sarà in grado di risolvere problemi di Deep Learning relativi a diverse tipologie di dati in input, quali immagini, serie storiche e parole.

I corsi potranno essere tenuti in lingua inglese, a discrezione del docente.

 

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“NEURAL NETWORK ESSENTIALS”
Corso introduttivo di programmazione Python e Tensor flow per la costruzione di reti neurali “custom”
Date: 12-13 Giugno 2018
La registrazione va fatta online entro e non oltre il 05/06/2018

Programma e obiettivi

  • Il corso ha l’obiettivo di introdurre i partecipanti alla costruzione di reti neurali custom tramite utilizzo di Python e TensorFlow, fornendo i concetti base indispensabili, con riferimento all’analisi di immagini e serie storiche. Ogni sessione è composta da una parte teorica ed una esercitazione pratica.
  • Lo strumento principale che utilizzeremo è Jupyter Notebook. Prima dell’inizio del corso, il partecipante riceverà le istruzioni necessarie per preparare l’ambiente di lavoro. É richiesto l’utilizzo del proprio laptop.

Day1 – 12 giugno

Dopo una overview delle specificità del linguaggio Python, passiamo ad introdurre le librerie necessarie per il trattamento di dati ovvero: NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib.
In seguito, iniziamo ad usare TensorFlow, libreria sviluppata da Google Brain per la costruzione di reti neurali a basso livello: diamo particolare rilievo alla struttura a grafi e sessioni di TensorFlow.

Day2 – 13 giugno

Rivediamo i contenuti della sessione precedente relativa a Tensor flow, passiamo ad introdurre i principali modelli di reti neurali.
La prima rete è un multilayer percetron utilizzato per classificazione. Nell’esercitazione mostriamo come classificazione diventa facilmente predizione: proviamo a prevedere l’andamento di S&P.
Con una variazione del modello base introduciamo il concetto di autoencoder e le sue particolarità.
Prima di introdurre i modelli sequenziali, rivediamo come il machine learning affronta il problema delle serie temporali con il Hidden Markov model.
Infine, scriviamo ed utilizziamo una rete “recurrent” e una “long short term memory”.

 

Docenti:

Mohammad Reza Farmani

Laureato in Ingegneria Meccanica e successivamente in Ingegneria Aerospaziale presso la K.N. Toosi University of Technology, Tehran (Iran), ha conseguito un PhD in Computer and Information Engineering presso l’Università degli Studi di Cagliari.
Dal 2016, lavora in AGS come Data Scientist su progetti relativi all’applicazione del Deep Learning nella Computer Vision. Attualmente è coinvolto nel progetto AI4Trading.

Bianca Fioravanti

Laureata in Ingegneria dell’Informazione, si è specializzata in Ingegneria Biomedica presso l’Università degli Studi di Genova ed ha poi proseguito la sua formazione apprendendo programmazione Java e SQL. Attualmente è Analista/Programmatore presso AGS, dove sviluppa web application in linguaggio Python e Java, tramite utilizzo di framework rest (Pyramid, Django) e ORM (SQLAlchemy, Hibernate) in ambiente Linux.

 

La partecipazione al corso è limitata a un numero massimo di 15 partecipanti. Registrati entro il 05/06/2018.


FUNDAMENTALS OF DEEP LEARNING FOR MULTIPLE DATA TYPES
Workshop + attestato DLI Nvidia
Data: 3 luglio 2018
PROGRAMMA E OBIETTIVI

Il workshop mostra come le reti neurali convoluzionali e ricorrenti possano essere combinate per generare descrizioni efficaci dei contenuti all’interno di immagini e videoclip. Insegniamo ad addestrare una rete utilizzando TensorFlow e il set di dati MSCOCO per generare didascalie da immagini e video mediante le seguenti attività:

  • Implementazione di flussi di lavoro di Deep Learning come segmentazione dell’immagine e generazione di testo;
  • confronto tra diversi dati, flussi di lavoro e framework;
  • combinazione di Computer Vision ed elaborazione del linguaggio naturale.

Una volta concluso il corso sarà possibile risolvere i problemi di Deep Learning che richiedono diversi input di dati.

 

Docente:

Nicola Marino, DLI Instructor

Laureato in Ingegneria Elettronica presso l’Università degli Studi di Napoli Federico II ed esperto di Intelligenza Artificiale, lavora in AGS come Enterprise Solution Architect per il team AI4Trading. Nicola è tra i pochissimi docenti certificati in Italia dal Deep Leaning Institute NVIDIA per i corsi di: Computer Vision, Natural Language Processing, Multiple Data Types e CUDA.


INFO COSTI

    • Solo corso “NEURAL NETWORK ESSENTIALS”: 1.100 €
    • Percorso formativo completo (“NEURAL NETWORK ESSENTIALS!” + FUNDAMENTALS OF DEEP LEARNING FOR MULTIPLE DATA TYPES): 1.700 €
  • Per le iscrizioni di gruppi formati da ≥ 2 partecipanti della stessa Azienda: SCONTO DEL 15%
  • Per le iscrizioni di gruppi formati da ≥ 4 partecipanti della stessa Azienda: SCONTO DEL 20%

AGEVOLAZIONI SUI COSTI DI ISCRIZIONE GRAZIE AL PIANO NAZIONALE INDUSTRIA 4.0

La legge di bilancio ha stanziato in tutto 250 milioni per un credito d’imposta nella misura del 40% per le spese effettuate nel solo 2018 relative al costo aziendale dell’attività di formazione in tecnologie 4.0.

 

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This article was written by beatrice.

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