Deep Learning per Programmatori con PyTorch e fastai โ€” WalkSelf
โฑ 2 h 54 min ๐Ÿ“š 29 lezioni ๐ŸŽง Versione audio

Deep Learning per Programmatori con PyTorch e fastai

Vai oltre le basi delle reti neurali per scrivere, debuggare e ottimizzare modelli di deep learning utilizzando flussi di lavoro moderni con PyTorch e fastai.

  • ๐Ÿ’ฌ Istruttore IA
    Fai domande su qualsiasi lezione e ricevi una risposta chiara all'istante, quando vuoi.
  • ๐Ÿ• Inizia quando vuoi
    Niente orari nรฉ scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
  • ๐ŸŒ In italiano
    Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.

Informazioni sul corso

Molti sviluppatori faticano a colmare il divario tra concetti di machine learning di alto livello e codice effettivo e funzionante. Questo corso basato su testo ti guida attraverso il funzionamento interno delle reti neurali moderne, mostrandoti esattamente come costruire e perfezionare modelli da zero. Otterrai una comprensione profonda e intuitiva della matematica e del codice che alimentano le applicazioni di computer vision ed elaborazione del linguaggio naturale di oggi. Leggendo spiegazioni chiare e analizzando snippet di codice strutturati, imparerai a debuggare cicli di training, ottimizzare iperparametri e implementare tecniche di training all'avanguardia. Iniziamo con concetti fondamentali di deep learning, assicurandoci che tu comprenda l'architettura principale prima di addentrarci nell'addestramento avanzato dei modelli. Cosa imparerai: - Comprendere i meccanismi sottostanti delle reti neurali, delle funzioni di perdita e degli algoritmi di ottimizzazione - Costruire e personalizzare modelli di deep learning utilizzando PyTorch e la libreria fastai - Implementare tecniche di training moderne, inclusi learning rate finder e mixed-precision training - Debuggare e risolvere problemi comuni di addestramento dei modelli come overfitting e underfitting - Applicare il transfer learning per adattare modelli pre-addestrati a compiti di computer vision personalizzati - Esercitarsi nella strutturazione di codice di machine learning pulito e riproducibile utilizzando convenzioni Python moderne Questo corso inizia con la terminologia essenziale del deep learning e i concetti matematici fondamentali prima di passare alle implementazioni pratiche del codice. Esplorerai architetture pratiche e reali e imparerai come ottimizzarle per prestazioni pronte per la produzione. Questo corso รจ pensato per programmatori e sviluppatori che hanno conoscenze di base di Python e desiderano passare al deep learning senza la necessitร  di un dottorato in matematica. Non รจ richiesta alcuna esperienza pregressa di machine learning. Inizia a leggere oggi stesso per sbloccare la potenza del deep learning e costruire applicazioni piรน intelligenti con sicurezza.

Cosa otterrai

  • ๐Ÿ“œ Certificato di completamento
    Aggiungilo al tuo profilo LinkedIn
  • ๐Ÿ’ฌ Tutor AI personale
    Bloccato su una lezione? Chiedi al tuo tutor integrato qualsiasi cosa, in qualsiasi momento.
  • ๐ŸŽง Versione audio inclusa
    Impara ovunque, senza schermo
  • โ™พ๏ธ Accesso a vita
    Torna quando vuoi, senza scadenza
  • ๐Ÿ“ฑ Telefono o computer
    Funziona ovunque, su qualsiasi dispositivo
  • ๐Ÿ’ธ Rimborso entro 14 giorni
    Senza domande
  • โšก Breve e mirato
    2 h 54 min di contenuto pratico

Recensioni

Ancora nessuna recensione โ€” sii il primo a condividere la tua esperienza.

Scrivi una recensione

โ˜†โ˜†โ˜†โ˜†โ˜†
Ti chiederemo di accedere dopo l'invio โ€” la bozza viene salvata.

Altri hanno seguito anche

Domande frequenti

Cosa serve per seguire questo corso? +

Basta un telefono o un computer con internet. Niente installazioni, nessun hardware speciale.

Come si paga? +

Con carta via Stripe. Non conserviamo i dati della carta โ€” Stripe li gestisce in sicurezza.

Posso ottenere un rimborso? +

Sรฌ โ€” rimborso completo entro 14 giorni, senza domande.

Per quanto tempo avrรฒ accesso? +

Per sempre. Una volta acquistato, il corso รจ tuo e puoi rivederlo quando vuoi.

Riceverรฒ un certificato? +

Sรฌ. Al completamento riceverai un certificato da aggiungere al tuo profilo LinkedIn.

Pensato per chi lavora in
Tech Design Finanza Marketing Sanitร  Istruzione Ospitalitร  Produzione