Deep Learning e Reti Neurali con PyTorch — PickAClass
4.3 (3) ⏱ 2 h 54 min 📚 29 lezioni 🎧 Versione audio

Deep Learning e Reti Neurali con PyTorch

Costruisci, addestra e valuta modelli di deep learning usando PyTorch per risolvere con sicurezza problemi di classificazione e regressione del mondo reale.

  • 💬 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

Il deep learning è la forza trainante dietro l'intelligenza artificiale moderna, alimentando ogni cosa, dalla visione artificiale all'elaborazione del linguaggio naturale. Comprendere come costruire questi sistemi intelligenti da zero è un'abilità essenziale per chiunque voglia entrare nel campo dell'IA e del machine learning. Questo corso scritto ti guida attraverso i concetti fondamentali delle reti neurali e del deep learning utilizzando PyTorch, uno dei framework più popolari del settore. Passerete dalla comprensione delle basi matematiche all'implementazione, all'addestramento e all'ottimizzazione di reti neurali profonde interamente attraverso chiare spiegazioni scritte e snippet di codice strutturati. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali delle reti neurali, inclusi tensori, gradienti e backpropagation. - Implementare modelli di regressione lineare, logistica e softmax utilizzando le API principali di PyTorch. - Costruire e addestrare reti neurali profonde e reti neurali convoluzionali (CNNs) per attività di riconoscimento delle immagini. - Applicare tecniche di addestramento moderne, inclusa la regolarizzazione, gli algoritmi di ottimizzazione e la pianificazione del tasso di apprendimento. - Valutare le prestazioni del modello utilizzando robuste strategie di validazione e metriche moderne. - Esplorare i moderni paradigmi di PyTorch, inclusi il trasferimento di apprendimento di base e flussi di lavoro efficienti per il salvataggio dei modelli. Il corso inizia con i concetti fondamentali di tensori e tracciamento del gradiente prima di passare passo dopo passo alla costruzione di reti feedforward e architetture convoluzionali. Progredirai attraverso spiegazioni scritte strutturate, leggendo e analizzando implementazioni di codice pulito progettate per costruire la tua intuizione pratica. Questo corso è progettato per aspiranti ingegneri AI, data scientist e sviluppatori che sono nuovi al deep learning e desiderano un'introduzione solida e "code-first" a PyTorch senza prerequisiti complessi. Inizia il tuo viaggio nel deep learning e inizia a costruire le tue reti neurali oggi stesso.

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.
  • 🎧 Versione audio inclusa
    Impara ovunque, senza schermo
  • ♾️ 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 54 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.

P
PickAClass
Profilo competenze · verificabile
Documento
Certificato di Maestria
Si certifica che
Nome Cognome
ha dimostrato con successo la padronanza di
Deep Learning e Reti Neurali con PyTorch
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
P
PickAClass — Nome Cognome
Deep Learning e Reti Neurali con PyTorch
Pagina 2 di 2
Dettaglio prestazioni
Riepilogo del corso
Lezioni completate 14 / 14
Domande di pratica 26 / 28
Compiti consegnati 4 (media 4,5 / 5)
Progetto finale Valutato — 4,6 / 5
Pratica totale 6.2 h
Benchmark di prestazione
Posizione nella coorte Top 12% su 1,625
Tempo al completamento 11 giorni (mediana: 22)
Punteggio di padronanza 91 / 100
Punteggio domande di pratica 94%
Verifica della competenza Percorso di competenza verificato
Verifica questa credenziale
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Emesso secondo gli standard accademici di PickAClass. I livelli di competenza riflettono la prestazione valutata rispetto alla rubrica del corso. È una credenziale originale di questa piattaforma.

Recensioni (3)

Shaista Parveen PK Studente verificato
★ 4 · 23 giugno 2026

Hmm, non sono sicuro che questo sia per principianti assoluti. Assume un po 'di conoscenza precedente che non è stata insegnata esplicitamente.

Sophie Muller LU
★ 5 · 20 giugno 2026

Questo corso ha superato le mie aspettative. Le applicazioni del mondo reale discusse sono incredibilmente utili.

Charlotte Green NZ Studente verificato
★ 4 · 4 giugno 2026

Corso: Una buona introduzione. La struttura era per lo più chiara, ma vorrei che ci fossero alcuni esempi più reali.

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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 — Stripe li gestisce in sicurezza.

Posso ottenere un rimborso? +

Sì — rimborso completo entro 14 giorni, senza domande.

Per quanto tempo avrò accesso? +

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

Riceverò un certificato? +

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

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