Deep Learning e Reti Neurali con TensorFlow e Keras

L'intelligenza artificiale sta trasformando il modo in cui le aziende risolvono problemi complessi, dalla previsione delle tendenze di mercato al riconoscimento delle immagini. Questo corso scritto ti guida attraverso i concetti fondamentali del deep learning, permettendoti di costruire potenti modelli da zero utilizzando strumenti moderni. Progredirai dalla comprensione dei neuroni artificiali di base all'implementazione di architetture avanzate come autoencoder e modelli di transfer learning, acquisendo le competenze pratiche per applicare le reti neurali a set di dati reali. Cosa imparerai: - Comprendere l'architettura fondamentale delle reti neurali artificiali e i concetti di deep learning. - Costruire e addestrare modelli predittivi utilizzando l'API Keras e TensorFlow. - Applicare tecniche di transfer learning per sfruttare modelli pre-addestrati per attività di visione artificiale. - Implementare autoencoder per la riduzione della dimensionalità e l'estrazione di caratteristiche dei dati. - Sviluppare sistemi di riconoscimento facciale utilizzando architetture di deep learning consolidate come FaceNet e VGG-Face. - Praticare la pre-elaborazione dei dati e la valutazione del modello per garantire prestazioni robuste del machine learning. Il corso inizia con la terminologia essenziale e le definizioni fondamentali prima di passare all'implementazione pratica attraverso spiegazioni scritte dettagliate e frammenti di codice. È progettato per i principianti interessati alla data science e all'IA, non richiedendo alcuna esperienza precedente nel machine learning. Inizia oggi il tuo viaggio nel mondo delle reti neurali profonde.