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Deep Learning with Python - Roma

Deep Learning with Python - Roma

Il corso di Deep Learning con Python è rivolto a tutti coloro che vogliono imparare a utilizzare tecniche avanzate di Machine Learning e Intelligenza Artificiale, e poter creare i propri modelli per risolvere problemi d’interesse direttamente sul proprio PC.


16 ore
di corso


Servizio Placement


2 Borse di studio


10% di sconto per tutte le iscrizioni pervenute entro il 21/12/2018

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Il Deep Learning è la tecnologia più potente e performante di Intelligenza Artificiale attualmente esistente, alla base di applicazioni quali auto a guida autonoma, assistenti vocali, traduzione automatica, riconoscimento di immagini e diagnosi mediche più precise.
Il corso di Deep Learning con Python è rivolto a tutti coloro che vogliono imparare a utilizzare tecniche avanzate di Machine Learning e Intelligenza Artificiale, e poter creare i propri modelli per risolvere problemi d'interesse direttamente sul proprio PC.

Prerequisiti
Buona conoscenza di Python (livello intermedio o avanzato) e delle librerie Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn e Scikit-Learn.
Conoscenza base di lettura, pulizia, esplorazione e normalizzazione dei dati in Python.
Consigliato: conoscenza base di Machine Learning e relative metriche di valutazione.

È possibile acquisire le competenze necessarie frequentando i corsi Python 4 Beginners, Data Science with Python e AI & Machine Learning with Python.

Svolgimento del corso
Durante il corso verranno spiegati la teoria delle Reti Neurali, alla base del Deep Learning, e verranno poi affrontati gli approcci attuali nel linguaggio Python, quali la sintassi e l'utilizzo della libreria Tensorflow di Google e le sue caratteristiche (ad esempio grafi, variabili e segnaposto).
Verrà mostrato come creare una Rete Neurale e come applicarla a dataset reali, e come preprocessare questi ultimi per renderli adatti ad essere elaborati tramite Deep Learning.
Verranno poi mostrate diverse tipologie di risoluzione di problemi, quali regressori e classificatori, applicati a diversi tipi di dati, strutturati e non, quali numerici, categorici, o testuali.
Infine verranno mostrate diverse architetture di Reti Neurali, quali Convoluzionali e Ricorrenti.

Cosa otterrò dal corso
Alla fine del corso lo studente avrà una conoscenza della teoria alla base delle Reti Neurali e dei Neuroni Artificiali che le compongono, e di come avviene l'addestramento.
Sarà in grado di leggere e caricare in memoria dataset da elaborare, e fare preprocessing sui dati per renderli in formato idoneo alle Reti Neurali.
Sarà in grado di creare una Rete per i dati d'interesse, e di gestirne l'architettura per creare algoritmi di Deep Learning; sarà inoltre in grado di valutare le prestazioni della Rete creata e di modificarne i parametri e/o l'architettura per migliorarne le prestazioni.
Sarà in grado di creare diversi approcci di Deep Learning (quali Reti Ricorrenti e Convoluzionali) per differenti metodologie di problemi (quali dati strutturati, serie temporali, dati testuali).

Dotazioni tecniche base
Minimi

CPU dual core 64-bit on x86-64
RAM 8gb (4GB per O.S. + 4gb per V.M.)
Consigliati
CPU i3-4th o i5-3rd o superiore (3mb cache L3 es. i5-4210m)
Ram 8gb o più
Risoluzione schermo 1920*1080

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Non accessibile ai principianti. È possibile acquisire le competenze di accesso frequentando i corsi Python 4 Beginners, Data Science w Python e AI&ML with Python.

Formula: Weekend

Durata: 16 ore

Dal 16/02/2019 al 17/02/2019

N° posti disponibili: 11

Capienza: 12 posti

Sede di svolgimento:

ROMA METRO COLOSSEO

via della Consulta, 52, 00184 Roma

Docenti del corso: