Deep Learning e reti neurali con Keras

Questo corso basato su testo semplifica il percorso, guidandoti dai concetti matematici di base alla progettazione e al training dei tuoi modelli di deep learning utilizzando Keras. Imparerai a configurare i livelli, a regolare gli iperparametri e a gestire le sfide di allenamento più comuni, come l'overfitting, il tutto sfruttando le funzionalità multi-backend di Keras, il motore di apprendimento automatico di Google. Cosa imparerai: - Comprendere la meccanica fondamentale delle reti neurali, inclusi pesi, bias, funzioni di attivazione e discesa del gradiente. - Crea e compila modelli di deep learning utilizzando le API sequenziali e funzionali intuitive di Keras. - Allena efficacemente le reti neurali gestendo tassi di apprendimento, epoche, dimensioni dei lotti e algoritmi di ottimizzazione. - Applica moderne tecniche di apprendimento del trasferimento per adattare modelli pre-addestrati per attività personalizzate. - Configura Keras per funzionare senza problemi su diversi backend come JAX, PyTorch o TensorFlow. - Valuta le prestazioni del modello utilizzando divisioni di convalida, curve di perdita e metriche di valutazione di base. Il corso inizia con la terminologia essenziale e le meccaniche fondamentali di come le reti neurali imparano, prima di passare a implementazioni di codice passo-passo.Progredirai attraverso spiegazioni pratiche scritte ed esercizi basati sul codice che dimostrano come ottimizzare le reti e applicarle a set di dati del mondo reale. Questo corso è progettato per i principianti con una conoscenza di base della programmazione Python che vogliono entrare nel campo dell'intelligenza artificiale.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con l'apprendimento automatico o la matematica avanzata. Inizia a leggere oggi stesso per costruire una base solida e pratica nel deep learning.