Costruire e distribuire reti neurali: un'introduzione pratica

Il deep learning è essenziale per le moderne applicazioni di IA, ma passare dalla teoria a un sistema utilizzabile può essere difficile. Questo corso fornisce una tabella di marcia chiara e pratica per la costruzione e la distribuzione di reti neurali pronte per la produzione. Entro la fine di questo programma, avrai una solida conoscenza delle architetture fondamentali delle reti neurale, del ciclo di vita della formazione, delle tecniche di ottimizzazione e dei passaggi di base necessari per confezionare e servire i tuoi modelli. Si andrà oltre semplici tutorial per applicare i concetti fondamentali necessari per un ruolo di ingegneria di apprendimento automatico di base.Cosa imparerai:<ul><li>Comprendere la matematica e la struttura di base dei perceptrons e delle reti feedforward.</li><li] Applica le migliori pratiche per l'addestramento, la regolarizzazione e la regolazione degli iperparametri per ottimizzare le prestazioni del modello.</li><li>Metodi pratici per la gestione delle versioni e degli artefatti del modello utilizzando i moderni principi MLOps.</l><li >Configurare una pipeline di distribuzione di base, inclusi i fondamenti della containerizzazione, per servire i modelli Il corso inizia con la definizione della terminologia chiave e dei blocchi di costruzione, progredisce attraverso la creazione e l'ottimizzazione pratica del modello e si conclude con esercizi pratici incentrati sulla preparazione del modello finale per un ambiente di distribuzione.Questo corso è progettato per principianti assoluti interessati al machine learning e al deep learning. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con reti neurali o matematica avanzata, solo conoscenze di programmazione di base.Inizia oggi il tuo viaggio per diventare un ingegnere pratico di apprendimento profondo.