Progetto Capstone di Deep Learning: Costruire Pipeline con PyTorch e Keras

Il passaggio dal deep learning teorico alla costruzione di una pipeline di progetto completa può essere un ostacolo importante. Questo corso colma questa lacuna guidandoti attraverso un progetto capstone strutturato e basato su testo. Acquisirai la fiducia necessaria per progettare, eseguire e valutare modelli di reti neurali da zero. Lavorando attraverso un ciclo di vita completo del machine learning, imparerai come gestire le pipeline di dati, addestrare modelli sia in PyTorch che in Keras e confrontare sistematicamente le loro prestazioni. Cosa imparerai: - Comprendere le principali differenze architettoniche e i flussi di lavoro di PyTorch e Keras. - Configurare pipeline robuste per il caricamento, la pre-elaborazione e l'aumento dei dati per il deep learning. - Costruire e addestrare reti neurali convoluzionali utilizzando le migliori pratiche moderne in entrambi i framework. - Confrontare le prestazioni dei modelli utilizzando metriche di valutazione standard e strategie di validazione. - Applicare i principi di base di MLOps per tracciare esperimenti, parametri ed esecuzioni di addestramento dei modelli. Il percorso inizia con concetti e terminologia fondamentali delle pipeline prima di immergersi in esempi di codice pratici. Progredirai dalla preparazione dei dati grezzi alla progettazione dell'architettura del modello, ai cicli di addestramento e all'analisi comparativa. Questo corso è progettato per aspiranti sviluppatori e studenti di AI che hanno una comprensione di base di Python e delle reti neurali e desiderano costruire il loro primo progetto end-to-end. Inizia oggi stesso a costruire il tuo portfolio di deep learning.