la prima Masterclass avanzata in italiano sul Deep Learning
dedicate alle principali architetture di Reti Neurali Artificiali
di didattica, divise in 4 Sessioni di 2 ore ciascuna
numero di posti disponibili limitato
+2 CONTENUTI BONUS del valore totale di 599€
4
LEZIONI della durata di 2 ore ciascuna, dedicate a tutte le Reti Neurali Artificiali
REQUISITI: Conoscenze di base del linguaggio Python e di algebra lineare
La Deep Learning Masterclass è il percorso didattico -progettato da DataMasters- che ti consente di comprendere a fondo le reti neurali artificiali, le reti convolutive, le reti ricorrenti e le architetture ibride.
ll percorso formativo unisce approfondimenti teorici ad una forte componente pratica. La Masterclass alterna concetti teorici ad esercitazioni pratiche che ti permetteranno di prendere confidenza con l’implementazione di reti neurali artificiali.
Al completamento dell’iter didattico, verrà svolto un Project Work finale nel quale creeremo insieme un vero e proprio modello predittivo.
Il mercato del lavoro in numeri
tra le figure più ambite nel mercato del lavoro
Gestisci progetti di esplorazione, analisi e integrazione di fonti dati utilizzando metodologie di Artificial Intelligence
Progetta e sviluppa algoritmi di Intelligenza Artificiale, intercettando nuovi metodi analitici
Progetta e costruisci modelli basati su algoritmi di Intelligenza Artificiale
Definisci il processo per la messa in produzione dei modelli basati su algoritmi di Intelligenza Artificiale
garantisce uno stipendio alto da subito e prospettive di crescita continue
Abbiamo preparato per te il corso più accessibile, aggiornato ed approfondito per entrare nel mondo del Deep Learning.
Una serie di 4 lezioni di 2 ore l’una, in cui esploreremo a fondo le reti neurali artificiali, le reti convolutive e le reti ricorrenti per concludere con l’implementazione di architetture ibride.
Realizzerai poi un progetto finale nel quale creeremo insieme un vero e proprio modello predittivo.
Acquisirai le competenze necessarie per diventare un professionista nel campo della Data Science.
Lavorerai su work case progettati da esperti del settore per esercitarti a risolvere problemi in situazioni reali, attraverso l’implementazione di Reti Neurali Artificiali.
Al completamento della Masterclass in Deep Learning
4 lezioni | 8h di diretta Live
Le Reti Neurali Convolutive
Nella prima lezione analizzeremo le reti convolutive, utili nello scovare pattern nascosti tra i dati che analizzano. Molto usate nella computer vision, con la quale sono nate ed hanno trovato larga diffusione, questa tipologia di rete è oggi sempre più utilizzata in diversi contesti, come l’ NLP (Natural Language Processing), il controllo di processi industriali, la classificazione di documenti, ecc.
Architetture ibride e fine-tuning degli iper-parametri
La terza lezione è dedicata all’implementazione di architetture “deep” (profonde) molto complesse, capaci di gestire input di diversa tipologia al fine di fornire diversi output in contemporanea. Vedremo in dettaglio anche come configurare al meglio tutti gli iper-parametri che governano l’apprendimento ed il funzionamento delle reti neurali artificiali.
Le Reti Neurali Ricorrenti
Durante la seconda lezione, partendo dai concetti alla base delle reti neurali artificiali ricorrenti, scenderemo sempre più nel dettaglio implementativo di particolari architetture, come le celle LSTM, per comprendere come l’analisi di serie storiche di dati sia al contempo necessaria ed utile per poter implementare particolari modelli in grado di analizzare sequenze di dati anche molto lunghe e trarre da questi preziose informazioni nascoste nei dati grezzi.
Architetture ibride e fine-tuning degli iper-parametri
La terza lezione è dedicata all’implementazione di architetture “deep” (profonde) molto complesse, capaci di gestire input di diversa tipologia al fine di fornire diversi output in contemporanea. Vedremo in dettaglio anche come configurare al meglio tutti gli iper-parametri che governano l’apprendimento ed il funzionamento delle reti neurali artificiali.
Progetto finale: messa in produzione di un modello predittivo
Nella quarta ed ultima lezione, metteremo in pratica tutti i concetti appresi, dedicandoci alla progettazione ed implementazione di un sistema completo basato sul Deep Learning, affrontando tutti gli step utili a mettere in produzione un algoritmo di Intelligenza Artificiale.
Il tuo docente è
VINCENZO MARITATI
Vincenzo è un ricercatore informatico che lavora attivamente nel campo dell’Intelligenza Artificiale, coordinando progetti di ricerca e sviluppo che spaziano in diversi ambiti, come la mobilità intelligente, sistemi di telemedicina, la manutenzione predittiva, il controllo della produzione industriale e la formazione.
Dopo quasi venti anni dedicati alla ricerca di base ed applicata in Centri e Istituti di Ricerca, ora è a capo della Business Unit Artificial Intelligence / Machine Learning in FrankHood per l’implementazione di soluzioni basate su tecnologie innovative.
Iscriviti subito alla Deep Learning Masterclass per arricchire le tue competenze e dare un boost immediato alla tua carriera.
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Iscrivendoti alla Deep Learning Masterclass, oltre a fruire delle 4 lezioni, riceverai 2 CONTENUTI BONUS grazie ai quali potrai acquisire tutte le nozioni necessarie per comprendere con facilità i temi affrontati durante la Masterclass.
BONUS #1 – 3 lezioni per acquisire competenze e tecniche base di Machine Learning: Introduzione a AI e ML, Data Exploration con applicazione reale, Regressione lineare e logistica.
BONUS #2 – 1 lezione avanzata in cui partendo dalle Regressioni Lineari si arriva ad introdurre le Reti Neurali Artificiali con sessione pratica per applicare i concetti teorici illustrati.
DataMasters è dedicato sia a chi parte da zero e vuole lavorare nel campo dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning, sia a chi vuole fare un upgrade nella propria carriera acquisendo skills avanzate.
L’obiettivo è di formare figure professionali che abbiano le competenze ad oggi richieste dal mercato (e che saranno le più richieste nei prossimi anni) come Data Scientist, Artificial Intelligence Researcher e Machine Learning Engineer.
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