Costruire modelli, layer e funzioni di perdita personalizzati con TensorFlow — PickAClass
4.3 (3) ⏱ 2 h 30 min 📚 25 lezioni 🎧 Versione audio

Costruire modelli, layer e funzioni di perdita personalizzati con TensorFlow

Padroneggia la Functional API e scrivi componenti di deep learning personalizzati per costruire architetture di reti neurali complesse e su misura.

  • 💬 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

I template standard di deep learning ti portano solo fino a un certo punto quando risolvi problemi unici e reali. Per costruire reti neurali altamente specializzate, hai bisogno della flessibilità di progettare componenti personalizzati e adattati ai tuoi dati e obiettivi specifici. In questo corso, imparerai come estendere TensorFlow per costruire architetture di deep learning su misura da zero. Passerete da strutture sequenziali rigide a modelli personalizzati altamente flessibili, progetterete funzioni di perdita personalizzate per guidare l'ottimizzazione e costruirete layer riutilizzabili che implementano nuove operazioni matematiche. Padroneggiando questi concetti, otterrete il controllo completo sui vostri flussi di lavoro di machine learning. Cosa imparerai: - Confrontare e applicare le API Sequential e Functional per costruire architetture complesse a più output come le Siamese networks. - Creare funzioni di perdita personalizzate, inclusa la contrastive loss, per risolvere sfide di ottimizzazione specializzate. - Costruire e configurare layer personalizzati per implementare operazioni uniche e trasformazioni matematiche. - Implementare cicli di training personalizzati usando GradientTape per un controllo preciso sull'ottimizzazione del modello. - Strutturare il tuo codice TensorFlow personalizzato usando le migliori pratiche moderne, un design modulare pulito e robuste tecniche di debugging. Partendo dai confronti fondamentali delle API e dai concetti di architettura di base, il corso procede sistematicamente attraverso funzioni di perdita personalizzate, layer personalizzati e costruzione di modelli avanzati. Leggerai spiegazioni chiare e analizzerai frammenti di codice strutturati per comprendere i meccanismi della personalizzazione del deep learning. Questo corso è progettato per sviluppatori, data scientist e appassionati di machine learning che hanno una comprensione di base delle reti neurali e desiderano ottenere un controllo preciso sui loro modelli TensorFlow. Non è richiesta alcuna esperienza precedente nella costruzione di modelli personalizzati. Inizia a leggere oggi per sbloccare il pieno potenziale creativo delle tue reti neurali.

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.
  • 🎧 Versione audio inclusa
    Impara ovunque, senza schermo
  • ♾️ 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 30 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.

P
PickAClass
Profilo competenze · verificabile
Documento
Certificato di Maestria
Si certifica che
Nome Cognome
ha dimostrato con successo la padronanza di
Costruire modelli, layer e funzioni di perdita personalizzati con TensorFlow
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
PickAClass — Nome Cognome
Costruire modelli, layer e funzioni di perdita personalizzati con TensorFlow
Pagina 2 di 2
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 (3)

Ricardo Guzmán PA Studente verificato
★ 5 · 19 luglio 2026

Corso: Il flusso era logico e gli esempi erano super utili.

Nicolae Badea RO Studente verificato
★ 5 · 11 luglio 2026

Corso: Gli esempi erano per lo più utili. Potrebbe aver bisogno di pratica aggiuntiva altrove per la padronanza.

عبير بنت محمد SA Studente verificato
★ 3 · 25 maggio 2026

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

Scrivi una recensione

Ti chiederemo di accedere dopo l'invio — la bozza viene salvata.

Altri hanno seguito anche

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.

Pensato per chi lavora in
Tech Design Finanza Marketing Sanità Istruzione Ospitalità Produzione