Apprendimento automatico con Scikit-learn, PyTorch e Hugging Face

L'intelligenza artificiale moderna copre tutto, dalle semplici regressioni lineari ai modelli di linguaggio complessi.Questo corso colma il divario tra teoria e pratica, fornendo un'introduzione completa agli strumenti che alimentano le innovazioni AI di oggi.Passerai dall'analisi di base dei dati alla comprensione dell'architettura delle moderne reti neurali e dei sistemi generativi. Attraverso spiegazioni chiare ed esempi basati sul codice, acquisirai la sicurezza di gestire i dati e costruire modelli che risolvano problemi del mondo reale.Alla fine di questo programma, avrai una comprensione funzionale di come selezionare, addestrare e perfezionare i modelli per varie applicazioni. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali dell'apprendimento supervisionato e non supervisionato con Scikit-learn. - Implementa architetture di deep learning e gestisci i tensori dei dati utilizzando PyTorch. - Applica modelli di trasformatori pre-addestrati per attività di linguaggio naturale utilizzando l'ecosistema Hugging Face. - Praticare la pulizia dei dati essenziali, il ridimensionamento delle funzionalità e le tecniche di convalida del modello. - Esplora i moderni concetti di IA generativa, inclusi gli embedding vettoriali e le strategie di messa a punto. - Sviluppare un flusso di lavoro per valutare le prestazioni del modello e garantire l'affidabilità del modello. Il corso inizia con le definizioni fondamentali e il ciclo di vita del machine learning, passando attraverso gli algoritmi classici e approfondendo gli argomenti avanzati del deep learning. È specificamente progettato per i principianti che desiderano un approccio chiaro e basato sul testo all'apprendimento senza prerequisiti.