Ingegnere AI per scienziati dei dati

Porta i tuoi modelli a un livello superiore e impara le architetture più avanzate per la modellazione di testi e immagini con il deep learning.Scopri come costruire modelli per le più comuni attività di computer vision, tra cui la classificazione delle immagini, il riconoscimento degli oggetti, la segmentazione delle immagini e la generazione di immagini. Costruisci sofisticate reti neurali convoluzionali (CNN) e reti avversarie generative (GAN) e utilizza i modelli pre-addestrati open-source disponibili in torchvision.Scopri come costruire modelli per le principali attività di NLP, tra cui la classificazione e la generazione di testi, utilizzando reti neurali ricorrenti (RNN), modelli trasformatori e trasformatori pre-addestrati.L'addestramento dei modelli per avere un impatto sul mondo reale richiede spesso una grande quantità di risorse di calcolo e, occasionalmente, hardware specializzato come le GPU. Scoprirai come strumenti come PySpark e la libreria accelerate di Hugging Face possono aiutarti a sfruttare al meglio l'hardware a tua disposizione, distribuendo i calcoli!Infine, scopri come portare i tuoi modelli dal notebook alla produzione, un argomento chiamato Machine Learning Operations, o MLOps. Scoprirai i processi chiave per rendere operativo un modello in produzione e per mantenerlo tale grazie a un solido monitoraggio.Continua il tuo viaggio nell'IA oggi stesso!