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Descrizione del corso
Il deep learning è qui per restare! È la tecnica di riferimento per risolvere problemi complessi legati a dati non strutturati ed è uno strumento straordinario per l'innovazione. Keras è uno dei framework che semplificano l'avvio nello sviluppo di modelli di deep learning, ed è abbastanza versatile da permetterti di creare in pochissimo tempo modelli pronti per l'uso in produzione. In questo corso imparerai la regressione e salverai la Terra prevedendo le traiettorie degli asteroidi, applicherai la classificazione binaria per distinguere tra banconote vere e false, userai la classificazione multiclasse per stabilire chi ha lanciato quale freccetta su un bersaglio, imparerai a usare le reti neurali per ricostruire immagini rumorose e molto altro. Inoltre, scoprirai come controllare meglio i tuoi modelli durante l'addestramento e come ottimizzarli per migliorarne le prestazioni.
Prerequisiti
Programma
Struttura del corso
1
Introduzione a Keras
In questo primo capitolo farai conoscenza con le reti neurali, capirai quali tipi di problemi possono risolvere e quando usarle. Costruirai anche diverse reti e salverai la Terra addestrando un modello di regressione che approssima l'orbita di un meteorite in avvicinamento!
2
Andare più in profondità
Alla fine di questo capitolo saprai come risolvere con le reti neurali problemi binari, multiclasse e multilabel. Lo farai affrontando sfide come individuare banconote false, decidere chi ha lanciato quale freccetta su un bersaglio e costruire un sistema intelligente per irrigare la tua fattoria. Inoltre, saprai tracciare le metriche di addestramento del modello e interrompere l'addestramento salvando i modelli quando non migliorano più.
3
Migliorare le prestazioni del modello
Nei capitoli precedenti hai addestrato molti modelli! Ora imparerai a interpretare le curve di apprendimento per capire come si comportano durante l'addestramento. Visualizzerai anche gli effetti delle funzioni di attivazione, delle dimensioni dei batch e della batch normalization. Infine, imparerai a eseguire l'ottimizzazione automatica degli iperparametri dei modelli Keras usando sklearn.
4
Architetture di modello avanzate
È il momento di conoscere architetture più avanzate! Creerai un autoencoder per ricostruire immagini rumorose, visualizzerai le attivazioni di una convolutional neural network, userai modelli profondi pre-addestrati per classificare immagini e approfondirai le recurrent neural network e il lavoro con il testo costruendo una rete che predice la parola successiva in una frase.
Introduzione al Deep Learning con Keras
Corso
completato
