Fondamenti di Deep Learning con TensorFlow e Keras

Comprendere i meccanismi delle reti neurali è essenziale per chiunque voglia entrare nel campo dell'intelligenza artificiale. Concentrandosi sulla logica fondamentale dietro i modelli di deep learning, acquisirai le competenze necessarie per gestire dati complessi e automatizzare i processi decisionali. Questo corso basato su testo ti guida attraverso la transizione dalla manipolazione di dati di base alla costruzione di modelli complessi per il riconoscimento di immagini e la regressione. Costruirai una solida base teorica e pratica in uno degli ecosistemi più popolari nel mondo dell'IA. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali dei tensori e come rappresentano i dati nel deep learning. - Costruire e addestrare reti neurali utilizzando l'intuitiva API Keras. - Implementare modelli di regressione lineare per identificare pattern in set di dati numerici. - Creare Reti Neurali Convoluzionali (CNNs) per compiti di visione artificiale come la classificazione di immagini. - Esercitarsi nell'uso dei moderni flussi di lavoro di TensorFlow 2.x, inclusa l'esecuzione eager e la costruzione di modelli di alto livello. - Imparare a valutare le prestazioni del modello e a ottimizzare gli iperparametri di base per una migliore accuratezza. Il corso passa dalle definizioni fondamentali alla costruzione pratica di modelli, coprendo sia la logica di basso livello dei tensori che la progettazione di reti neurali di alto livello. Leggerai spiegazioni chiare e studierai frammenti di codice per capire come funzionano questi sistemi. Questo corso è progettato per principianti che desiderano un'introduzione chiara e basata su testo al deep learning; non è richiesta alcuna conoscenza specializzata precedente oltre a una familiarità di base con Python. Inizia oggi il tuo viaggio nell'intelligenza artificiale.