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⏱ 2 h 36 min📚 26 lezioni
Sviluppo di deep learning con PyTorch e TensorFlow
Impara la teoria fondamentale delle reti neurali e acquisisci competenze pratiche per implementare e distribuire modelli di Deep Learning robusti utilizzando sia PyTorch che TensorFlow.
💬Istruttore IA Fai domande su qualsiasi lezione e ricevi una risposta chiara all'istante, quando vuoi.
🕐Inizia quando vuoi Niente orari né scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
🌐In italiano Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.
Informazioni sul corso
Vuoi padroneggiare i concetti fondamentali alla base della moderna intelligenza artificiale e costruire sistemi complessi che imparano dai dati?Le capacità di Deep Learning sono essenziali per creare applicazioni all'avanguardia in campi come la visione artificiale ea elaborazione del linguaggio naturale.
Questo corso fornisce un Pathway completo per gli aspiranti sviluppatori di Deep Learning, passando sistematicamente dalla matematica fondamentale e dai modelli teorici all'implementazione pratica. Esercitandoti nell'implementazione in PyTorch e TensorFlow, acquisirai la flessibilità necessaria per affrontare le sfide di modellazione e distribuzione in produzione del mondo reale.
Cosa imparerai:
* Comprendere i fondamenti matematici delle reti neurali, tra cui backpropagation, funzioni di perdita e tecniche di ottimizzazione.
* Costruire e formare architetture di rete fondamentali come CNN e RNN utilizzando il framework PyTorch.
* Applicare flussi di lavoro pratici per lo sviluppo di modelli, tra cui preparazione dei dati, monitoraggio e regolazione degli iperparametri in TensorFlow.
* Praticare l'implementazione di moderni concetti di deep learning, come l'apprendimento del trasferimento e i meccanismi di attenzione, per migliorare le prestazioni del modello.
* Configurare i principi di base di MLOps per la distribuzione del modello, concentrandosi sui fondamenti del contenitore e sull'ottimizzazione della GPU per gli ambienti di produzione.
Il materiale inizia con la terminologia essenziale e i concetti teorici prima di passare a esercizi pratici di codifica e spiegazioni dettagliate sull'uso del framework.Progredirai attraverso la costruzione di modelli sempre più complessi, culminando nella preparazione di un modello per la distribuzione.
Questo corso è progettato specificamente per i principianti con conoscenze di programmazione di base che sono pronti per iniziare una carriera nel machine learning o nello sviluppo di AI.Non ci sono prerequisiti diversi da una dedizione alla lettura e alla pratica degli esercizi scritti.
Inizia oggi il tuo viaggio per diventare un esperto Deep Learning.
Cosa otterrai
📜Certificato di completamento Aggiungilo al tuo profilo LinkedIn
💬Tutor AI personale Bloccato su una lezione? Chiedi al tuo tutor integrato qualsiasi cosa, in qualsiasi momento.
♾️Accesso a vita Torna quando vuoi, senza scadenza
📱Telefono o computer Funziona ovunque, su qualsiasi dispositivo
💸Rimborso entro 14 giorni Senza domande
⚡Breve e mirato 2 h 36 min di contenuto pratico
Certificato di completamento
Ogni corso che completi su PickAClass rilascia una credenziale come questa — originale, con codice proprio, verificabile via URL e dettagliata su ciò che hai dimostrato.
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Profilo competenze · verificabile
Documento
Certificato di Maestria
Si certifica che
Nome Cognome
ha dimostrato con successo la padronanza di
Sviluppo di deep learning con PyTorch e TensorFlow
Competenze dimostrate
✓
Analisi dei modelli comportamentali
Fondamentale
1.2 h
✓
Framework di architettura decisionale
Competente
1.4 h
✓
Progettazione di test A/B
Competente
1.7 h
✓
Copywriting comportamentale
Avanzato
1.9 h
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PickAClass — Nome Cognome
Sviluppo di deep learning con PyTorch e TensorFlow
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Dettaglio prestazioni
Riepilogo del corso
Lezioni completate14 / 14
Domande di pratica26 / 28
Compiti consegnati4 (media 4,5 / 5)
Progetto finaleValutato — 4,6 / 5
Pratica totale6.2 h
Benchmark di prestazione
Posizione nella coorteTop 12% su 1,625
Tempo al completamento11 giorni (mediana: 22)
Punteggio di padronanza91 / 100
Punteggio domande di pratica94%
Verifica della competenzaPercorso di competenza verificato