Deep Learning pratico con PyTorch e Transformers

Il deep learning è la forza trainante dietro l'intelligenza artificiale moderna, alimentando tutto, dalla visione artificiale ai modelli di linguaggio generativi. Comprendere come funzionano queste reti neurali e come costruirle è un'abilità essenziale per chiunque voglia creare applicazioni intelligenti oggi. In questo corso basato su testo, passerai da una comprensione fondamentale delle reti neurali all'implementazione di architetture sofisticate. Leggerai spiegazioni chiare e passo-passo, analizzerai frammenti di codice strutturati e imparerai a configurare modelli che elaborano testo, immagini e dati non strutturati. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali delle reti neurali, della backpropagation e delle funzioni di perdita. - Costruire e addestrare reti neurali profonde utilizzando i moderni flussi di lavoro e le migliori pratiche di PyTorch. - Implementare reti neurali convoluzionali (CNNs) per analizzare e classificare i dati delle immagini. - Esplorare le architetture transformer e la loro applicazione ai compiti di elaborazione del linguaggio naturale. - Applicare tecniche di transfer learning per adattare modelli pre-addestrati a casi d'uso personalizzati. - Comprendere i fondamenti dell'IA generativa, della generazione aumentata dal recupero (RAG) e del fine-tuning. Il corso inizia con la terminologia essenziale del deep learning e i concetti fondamentali prima di passare alle implementazioni pratiche. Progredirai attraverso le basi delle reti neurali, i livelli convoluzionali e i modelli di sequenza, culminando nelle moderne architetture basate su transformer. Questo corso è progettato per principianti, aspiranti data scientist e sviluppatori che desiderano una solida base nel deep learning. Non è richiesta alcuna esperienza precedente nel machine learning, sebbene sia consigliata una familiarità di base con Python. Inizia a leggere oggi per sbloccare il potere del deep learning e iniziare a costruire i tuoi modelli intelligenti.