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★ 4.0(2)⏱ 2 h 54 min📚 29 lezioni
Deep Learning con TensorFlow e Keras: Una Guida Pratica
Costruisci, addestra e distribuisci reti neurali usando l'API Keras in TensorFlow, padroneggiando i moderni flussi di lavoro di deep learning dalle pipeline di dati al transfer learning.
💬Istruttore IA Fai domande su qualsiasi lezione e ricevi una risposta chiara all'istante, quando vuoi.
🕐Inizia quando vuoi Niente orari né scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
🌐In italiano Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.
Informazioni sul corso
Il deep learning sta guidando la prossima generazione di intelligenza artificiale, eppure iniziare con framework complessi di reti neurali può sembrare scoraggiante. Questo corso semplifica il tuo percorso insegnandoti come costruire potenti modelli di intelligenza artificiale utilizzando l'intuitiva API Keras all'interno di TensorFlow. Imparerai a scrivere codice di deep learning pulito, efficiente e pronto per la produzione attraverso spiegazioni scritte strutturate e snippet di codice pratici.
Alla fine di questo corso, passerai dalla comprensione dei concetti fondamentali del machine learning alla progettazione, addestramento e valutazione sicura di varie architetture di reti neurali. Acquisirai le competenze necessarie per affrontare le sfide reali della scienza dei dati e preparare i modelli per la distribuzione nel mondo reale.
Cosa imparerai:
- Comprendere i concetti fondamentali del deep learning, la meccanica delle reti neurali e l'ecosistema TensorFlow.
- Costruire e addestrare reti neurali completamente connesse, convoluzionali e ricorrenti utilizzando le API Keras.
- Applicare tecniche di transfer learning per sfruttare modelli pre-addestrati per attività di visione artificiale personalizzate.
- Implementare pipeline di input dati efficienti utilizzando la moderna API tf.data per gestire grandi set di dati senza problemi.
- Esplorare concetti avanzati tra cui l'apprendimento per rinforzo di base e la convalida dei dati per le pipeline di produzione.
- Esercitarsi nel debug e nell'ottimizzazione dell'addestramento del modello utilizzando moderne strategie di convalida e il checkpointing del modello.
Il corso inizia con la terminologia essenziale e le operazioni tensoriali di base prima di procedere passo dopo passo attraverso la costruzione, l'addestramento e la convalida pratica dei modelli. Esplorerai walkthrough di codice scritti e spiegazioni concettuali che colmano il divario tra teoria e implementazione.
Questo corso è progettato per principianti, sviluppatori software e aspiranti data scientist che desiderano una solida base nel deep learning. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con le reti neurali, sebbene sia consigliata una conoscenza di base di Python.
Inizia a leggere oggi per costruire i tuoi primi modelli di deep learning con fiducia.
Cosa otterrai
📜Certificato di completamento Aggiungilo al tuo profilo LinkedIn
💬Tutor AI personale Bloccato su una lezione? Chiedi al tuo tutor integrato qualsiasi cosa, in qualsiasi momento.
♾️Accesso a vita Torna quando vuoi, senza scadenza
📱Telefono o computer Funziona ovunque, su qualsiasi dispositivo
💸Rimborso entro 14 giorni Senza domande
⚡Breve e mirato 2 h 54 min di contenuto pratico
Certificato di completamento
Ogni corso che completi su PickAClass rilascia una credenziale come questa — originale, con codice proprio, verificabile via URL e dettagliata su ciò che hai dimostrato.
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Profilo competenze · verificabile
Documento
Certificato di Maestria
Si certifica che
Nome Cognome
ha dimostrato con successo la padronanza di
Deep Learning con TensorFlow e Keras: Una Guida Pratica
Competenze dimostrate
✓
Analisi dei modelli comportamentali
Fondamentale
1.2 h
✓
Framework di architettura decisionale
Competente
1.4 h
✓
Progettazione di test A/B
Competente
1.7 h
✓
Copywriting comportamentale
Avanzato
1.9 h
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PickAClass — Nome Cognome
Deep Learning con TensorFlow e Keras: Una Guida Pratica
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Dettaglio prestazioni
Riepilogo del corso
Lezioni completate14 / 14
Domande di pratica26 / 28
Compiti consegnati4 (media 4,5 / 5)
Progetto finaleValutato — 4,6 / 5
Pratica totale6.2 h
Benchmark di prestazione
Posizione nella coorteTop 12% su 1,625
Tempo al completamento11 giorni (mediana: 22)
Punteggio di padronanza91 / 100
Punteggio domande di pratica94%
Verifica della competenzaPercorso di competenza verificato