Deep Learning Probabilistico con TensorFlow — PickAClass
4.0 (4) ⏱ 2 h 54 min 📚 29 lezioni 🎧 Versione audio

Deep Learning Probabilistico con TensorFlow

Padroneggia la quantificazione dell'incertezza nelle reti neurali costruendo modelli probabilistici con TensorFlow e TensorFlow Probability.

  • 💬 Istruttore IA
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    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 modelli di deep learning standard fanno previsioni con assoluta fiducia, anche quando sono sbagliati. Il deep learning probabilistico risolve questo problema permettendo alle reti neurali di quantificare i loro dubbi, rendendole più sicure e affidabili per applicazioni critiche nel mondo reale. In questo corso scritto, passerai dal deep learning deterministico alla modellazione probabilistica. Imparerai come rappresentare l'incertezza sia nei tuoi dati che nei pesi del tuo modello, permettendoti di costruire reti neurali robuste che possono esprimere quando sono incerte. Partendo dai concetti fondamentali di probabilità, progredirai alla codifica di architetture pratiche e probabilistiche. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali delle distribuzioni di probabilità e della quantificazione dell'incertezza nel deep learning. - Costruire reti neurali che producono distribuzioni di probabilità utilizzando la libreria TensorFlow Probability. - Modellare l'incertezza aleatoria per catturare il rumore intrinseco presente nei dataset del mondo reale. - Implementare reti neurali bayesiane per stimare l'incertezza epistemica nei parametri del modello. - Applicare moderne tecniche di inferenza variazionale e metodi Monte Carlo per addestrare modelli probabilistici. - Valutare le previsioni probabilistiche utilizzando regole di punteggio appropriate e metriche di calibrazione. Il corso inizia con la terminologia fondamentale e i concetti di distribuzione di base prima di guidarti attraverso spiegazioni scritte e frammenti di codice per la costruzione, l'addestramento e la valutazione di modelli consapevoli dell'incertezza. Questo corso è progettato per sviluppatori, analisti di dati e appassionati di machine learning che hanno una comprensione di base delle reti neurali e di Python, e vogliono imparare a gestire l'incertezza nei loro modelli. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con la programmazione probabilistica. Inizia a leggere per costruire modelli di deep learning che sanno cosa non sanno.

Cosa otterrai

  • 📜 Certificato di completamento
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  • 💬 Tutor AI personale
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  • 🎧 Versione audio inclusa
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  • 💸 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.

P
PickAClass
Profilo competenze · verificabile
Documento
Certificato di Maestria
Si certifica che
Nome Cognome
ha dimostrato con successo la padronanza di
Deep Learning Probabilistico 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
Deep Learning Probabilistico 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 (4)

신민서 KR
★ 3 · 24 luglio 2026

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

Arthur David BE
★ 5 · 1 luglio 2026

Non avrei potuto chiedere un'esperienza di apprendimento migliore. La struttura scorreva perfettamente e gli esempi erano incredibilmente rilevanti.

Li Na KE
★ 3 · 31 maggio 2026

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

Sujatha Wijesinghe LK Studente verificato
★ 5 · 25 maggio 2026

Questo corso ha superato le mie aspettative! Gli esempi erano super rilevanti e hanno aiutato a solidificare i concetti.

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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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