MOHAMMED AMIN BORQAL
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Deep Learning e reti neurali
Rilasciato da e-work spa · 01/08/2024
Descrizione
- Durata
- 13:00 h
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
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