MOHAMMED AMIN BORQAL

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Rilasciato da e-work spa

Data di rilascio


01/08/2024

Data di scadenza


Mai

Codice Badge


540775

Durata:


13:00 h

Descrizione:


Ottiene questo badge chi partecipa a Deep Learning e reti neurali. Chi ottiene questo badge dimostra interesse in: - Il Dataset - Machine Learning - Reti Neurali Artificiali - Addestramento e metodi di oꢀmizzazione - Overfiting e Tecniche di Regolarizzazione - Addestramento in Cloud e su GPUs - Reti Neurali Convoluzionali e Computer Vision - Reti Neurali Ricorrenti e NLP - Architetture di Reti Neurali Miste

Obiettivi:


In questo corso esploreremo il funzionamento del Deep Learning e impareremo insieme a creare i nostri modelli di Reti Neurali Artificiali uꢁlizzando Python e Keras su Tensorflow per risolvere problemi differenti

Competenze:


- Riconoscere Linguaggi e Librerie del Deep Learning - Riconoscere i data set e saperli analizzare - Riconoscere Regressione Lineare Semplice con Keras - Riconoscere Regressione logistica Semplice e multipla con Keras - Conoscere il funzionamento di una Rete Naurale artificiale, sia con Keras che con Matplotlib - Inizializzazione dei Parametri intelligente con Keras - Riconoscere e risolvere Il Problema dell'Overfiting - Conoscere Cause e Rimedi dell'Overfiting in una Rete Neurale - Creazione della rete Neurale - Conoscere le derivate e i gradienti - Il corso ha impartito le seguenti competenze: - La Regolarizzazione L1 e L2 - Tipi di dataset - La regressione lineare multipla - Rete Neurale Artificiale - Il Word Embedding

Conoscenze:


- Produzione e processo - Reti Neurali Miste - Reti Neurali Ricorrenti - Reti Neurali Artificiali

Abilità:


- Abilità di base - Senso critico - Abilità sociali - Adattabilità - Abilità di base - Apprendimento attivo

Criteri di valutazione:


Al raggiungimento del 100% della formazione e al superamento del test di apprendimento finale