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Corso

Modelli di AI scalabili con PyTorch Lightning

IntermedioLivello di competenza
Aggiornato 05/2025
Semplifica i tuoi progetti di intelligenza artificiale creando modelli modulari e imparando a usare l'ottimizzazione avanzata con PyTorch Lightning!
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PyTorchArtificial Intelligence
3 h
10 video
30 Esercizi
2,400 XP
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Descrizione del corso

Fondamenti dell'IA scalabile

Questo corso ti porta in un viaggio attraverso le basi dell'intelligenza artificiale scalabile. Inizierai imparando come PyTorch Lightning semplifica il ciclo di vita dello sviluppo dei modelli riducendo il codice ripetitivo. Grazie a esempi guidati, scoprirai come suddividere reti neurali complesse in componenti riutilizzabili, consentendoti di mantenere la qualità del codice anche quando i tuoi progetti assumono dimensioni sempre maggiori.

Tecniche avanzate di ottimizzazione

Imparerai anche le tecniche di ottimizzazione, come gli ottimizzatori adattivi, il model pruning e la quantizzazione. Vedrai con i tuoi occhi come piccoli cambiamenti nella strategia di formazione possono portare a grandi miglioramenti in termini di velocità e precisione, e imparerai come ottimizzare i tuoi cicli di formazione per eliminare i colli di bottiglia.

Implementazione pronta per la produzione

Alla fine del corso, avrai imparato come portare un prototipo fino alla produzione e avrai un portfolio di soluzioni di intelligenza artificiale modulari, ottimizzate e pronte per affrontare le sfide del mondo reale.

Prerequisiti

Intermediate Deep Learning with PyTorch
1

Costruire modelli scalabili con PyTorch Lightning

In questo capitolo vedremo come PyTorch Lightning semplifica lo sviluppo e la distribuzione di modelli di AI scalabili. Partendo dai concetti di base, passeremo attraverso la struttura fondamentale di un progetto PyTorch Lightning, includendo componenti essenziali come LightningModule e Trainer, per creare solide basi per soluzioni di AI più avanzate.
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2

Tecniche avanzate in PyTorch Lightning

In questo capitolo approfondiremo PyTorch Lightning per gestire i dati in modo efficiente e migliorare l’addestramento del modello. Impareremo a creare workflow di dati modulari e riutilizzabili con LightningDataModule, a valutare correttamente i modelli tramite validazione e test, e a potenziare i processi di training usando i Lightning Callback per automatizzare il miglioramento del modello ed evitare l’overfitting.
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3

Ottimizzare i modelli per la scalabilità

Modelli di AI scalabili con PyTorch Lightning
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