Deep Learning e reti neurali con Keras

Il corso fornisce un'introduzione strutturata al mondo delle reti neurali artificiali, guidandoti dalla terminologia di base alla costruzione di modelli in grado di riconoscere modelli e fare previsioni.Il corso si concentra sullo sviluppo di modelli di apprendimento profondo e sulla loro applicazione in applicazioni di intelligenza artificiale. Acquisirai una solida comprensione di come funziona il deep learning e come implementarlo utilizzando una delle librerie più popolari e facili da usare nel settore.Leggendo spiegazioni dettagliate e praticando con esempi di codice, trasformerai concetti teorici in modelli di lavoro. Cosa imparerai: - Comprendere l'architettura fondamentale delle reti neurali e come elaborano le informazioni - Configura livelli, funzioni di attivazione e ottimizzatori all'interno del framework Keras - Applicare tecniche di preelaborazione dei dati per preparare le informazioni per un allenamento efficace del modello - Allena e valuta i modelli di deep learning per varie attività di classificazione e regressione - Praticare la costruzione di architetture moderne come le reti neurali convoluzionali per il riconoscimento dei modelli - Esplora le tecniche per la messa a punto del modello e la prevenzione dell'overfitting per garantire risultati affidabili Il corso inizia con definizioni essenziali e concetti fondamentali prima di passare ai meccanismi pratici della costruzione del modello e dell'ottimizzazione delle prestazioni.È progettato per i principianti che desiderano un percorso chiaro e basato sul testo nel campo dell'IA senza alcuna esperienza precedente di apprendimento profondo. Inizia oggi il tuo viaggio nel campo dell'intelligenza artificiale.