Fondamenti di JAX per Deep Learning e Modelli Probabilistici

Stai cercando di costruire modelli di machine learning ad alte prestazioni con un framework moderno e flessibile? JAX offre una solida base per il calcolo scientifico, il deep learning e la programmazione probabilistica, consentendo a ricercatori e sviluppatori di accelerare il loro lavoro. Questo corso ti fornirà le conoscenze fondamentali e le competenze pratiche per utilizzare JAX con sicurezza nella creazione e nell'ottimizzazione di modelli avanzati di machine learning, dalle reti neurali a sistemi statistici complessi. Cosa imparerai: * Comprendere i principi fondamentali di JAX, inclusi immutabilità e trasformazioni funzionali * Imparare ad applicare la differenziazione automatica e la compilazione Just-In-Time (JIT) per calcoli accelerati * Costruire e addestrare reti neurali utilizzando una moderna libreria di deep learning basata su JAX * Esplorare concetti fondamentali e pattern pratici per la programmazione probabilistica con JAX * Applicare JAX per sviluppare modelli di machine learning personalizzati e routine di ottimizzazione efficienti Questo corso inizia introducendo il paradigma di programmazione funzionale unico di JAX e le sue caratteristiche principali, per poi passare alla costruzione di modelli di deep learning ed esplorare metodi probabilistici. Imparerai passo dopo passo attraverso spiegazioni chiare ed esempi di codice pratici. Questo corso è pensato per principianti con conoscenze di base di Python interessati al machine learning e che desiderano imparare JAX. Non è richiesta alcuna esperienza pregressa con JAX o concetti avanzati di machine learning. Inizia il tuo percorso con JAX e sblocca nuove possibilità nel machine learning ad alte prestazioni.