Introduzione al Deep Learning: reti neurali, visione artificiale e NLP

Il deep learning è il motore delle moderne innovazioni nell'AI, che alimenta tutto, dagli assistenti intelligenti ai complessi sistemi di visione artificiale. Questo corso fornisce una base solida e pratica nel deep learning, consentendo di comprendere la meccanica delle reti neurali e applicarle a diverse applicazioni come il riconoscimento delle immagini, la generazione di testo e la gestione di fonti di dati combinate. Cosa imparerai: * Comprendere l'architettura fondamentale e i processi di formazione delle reti neurali artificiali. * Applicare le reti neurali convoluzionali (CNN) per la classificazione delle immagini e le attività di base della visione artificiale. * Reti Master Recurrent e Transformer per l'elaborazione di dati sequenziali e Natural Language Processing (NLP). * Analizzare i principi alla base dei sistemi multimodali che combinano diversi tipi di dati (come testo e immagini). * Praticare tecniche di ingegneria di base essenziali per interagire con i moderni modelli generativi. * Configurare pipeline semplici per la distribuzione e il monitoraggio di modelli di deep learning (MLOp di base). Il curriculum inizia con i blocchi di costruzione matematici e teorici delle reti neurali prima di passare ad applicazioni pratiche nella visione artificiale e nell'elaborazione del linguaggio naturale. Infine, esploriamo concetti introduttivi nei sistemi multimodali e multi-agente. Questo corso è progettato per principianti assoluti interessati all'IA e al machine learning. Non è richiesta alcuna esperienza precedente di deep learning o conoscenza avanzata della matematica. Inizia oggi stesso a costruire le tue conoscenze fondamentali in intelligenza artificiale.