Classificazione di Immagini con CNN: Un Progetto di Deep Learning per Principianti in Python — PickAClass
3.6 (5) ⏱ 2 h 48 min 📚 28 lezioni

Classificazione di Immagini con CNN: Un Progetto di Deep Learning per Principianti in Python

Costruisci e addestra la tua prima Rete Neurale Convoluzionale da zero in Python per classificare immagini usando il classico dataset CIFAR-10.

  • 💬 Istruttore IA
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    Niente orari né scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
  • 🌐 In italiano
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Informazioni sul corso

Il riconoscimento delle immagini alimenta le tecnologie più entusiasmanti di oggi, dai veicoli autonomi alla diagnostica medica, tutte guidate dal deep learning. Comprendere come i computer "vedono" è il primo passo essenziale per costruire moderne applicazioni di intelligenza artificiale. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali della visione artificiale e del deep learning. Lavorando su un progetto strutturato, passerai dalla comprensione delle reti neurali di base alla progettazione, addestramento e valutazione della tua Rete Neurale Convoluzionale (CNN) usando Python e il dataset CIFAR-10. Cosa imparerai: - Comprendere i principi fondamentali del deep learning e come le reti neurali artificiali elaborano i dati - Esplorare l'architettura delle Reti Neurali Convoluzionali, inclusi i livelli convoluzionali, di pooling e densi - Preparare e pre-elaborare dataset di immagini come CIFAR-10 per un addestramento ottimale del modello - Costruire e configurare una CNN da zero usando le moderne API TensorFlow e Keras - Applicare tecniche di data augmentation per migliorare la generalizzazione del modello e prevenire l'overfitting - Valutare le prestazioni del modello usando metriche chiave come accuratezza, precisione e matrici di confusione Il corso inizia con definizioni teoriche essenziali di reti neurali e visione artificiale prima di passare alla configurazione del tuo ambiente di sviluppo. Progredirai quindi attraverso spiegazioni di codice passo-passo per costruire, addestrare e ottimizzare il tuo modello di classificazione. Questo corso è progettato per principianti assoluti nel deep learning, aspiranti data scientist e sviluppatori software che desiderano espandere le proprie competenze. Non è richiesta alcuna esperienza precedente di machine learning, sebbene una familiarità di base con Python sia utile. Inizia a leggere oggi e costruisci una solida base nella visione artificiale con il tuo primo progetto di deep learning.

Cosa otterrai

  • 📜 Certificato di completamento
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  • 💬 Tutor AI personale
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    2 h 48 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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Certificato di Maestria
Si certifica che
Nome Cognome
ha dimostrato con successo la padronanza di
Classificazione di Immagini con CNN: Un Progetto di Deep Learning per Principianti in Python
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
P
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Classificazione di Immagini con CNN: Un Progetto di Deep Learning per Principianti in Python
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Dettaglio prestazioni
Riepilogo del corso
Lezioni completate 14 / 14
Domande di pratica 26 / 28
Compiti consegnati 4 (media 4,5 / 5)
Progetto finale Valutato — 4,6 / 5
Pratica totale 6.2 h
Benchmark di prestazione
Posizione nella coorte Top 12% su 1,625
Tempo al completamento 11 giorni (mediana: 22)
Punteggio di padronanza 91 / 100
Punteggio domande di pratica 94%
Verifica della competenza Percorso di competenza verificato
Verifica questa credenziale
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Emesso secondo gli standard accademici di PickAClass. I livelli di competenza riflettono la prestazione valutata rispetto alla rubrica del corso. È una credenziale originale di questa piattaforma.

Recensioni (5)

山本 紗良 JP Studente verificato
★ 3 · 20 giugno 2026

Potrebbe beneficiare di esempi più diversi e di un flusso leggermente migliore tra i moduli.

Raphaël Lefevre LU Studente verificato
★ 3 · 18 giugno 2026

Corso: Una buona introduzione. La struttura era per lo più chiara, ma vorrei che ci fossero alcuni esempi più reali.

John James AU Studente verificato
★ 5 · 6 giugno 2026

È un buon corso se si hanno delle conoscenze precedenti. Per i principianti assoluti, alcuni concetti potrebbero essere un po 'difficili, ma la struttura è logica.

سارة عبد الرحمن EG Studente verificato
★ 4 · 3 giugno 2026

Corso: Buona introduzione all'argomento.La struttura era logica e la maggior parte degli esempi erano rilevanti, anche se avrei voluto più profondità in alcune aree.

Shanaya Singh SG Studente verificato
★ 3 · 30 maggio 2026

Hmm, non sono sicuro che questo sia per principianti assoluti. Assume un po 'di conoscenza precedente che non è stata insegnata esplicitamente.

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Domande frequenti

Cosa serve per seguire questo corso? +

Basta un telefono o un computer con internet. Niente installazioni, nessun hardware speciale.

Come si paga? +

Con carta via Stripe. Non conserviamo i dati della carta — Stripe li gestisce in sicurezza.

Posso ottenere un rimborso? +

Sì — rimborso completo entro 14 giorni, senza domande.

Per quanto tempo avrò accesso? +

Per sempre. Una volta acquistato, il corso è tuo e puoi rivederlo quando vuoi.

Riceverò un certificato? +

Sì. Al completamento riceverai un certificato da aggiungere al tuo profilo LinkedIn.

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