• WebSphere
• programmazione PHP
• programmazione client side
• MySQL

PROGRAMMA (40 ore):

Introduzione al Deep Learning

• Definizione di Deep Learning
• Reti Neurali
• Applicazioni di Deep Learning

ANNs (Artificial Neural Networks)

• Introduzione
• Perceptron
• Funzioni di attivazione: Sigmoid, ReLU, iperboliche, Softmax
• Regole di apprendimento
• Forward e Backpropagation
• Gradiente Discendente e Gradiente Discendente Stocastico
• Minimizzazione della funzione di costo
• Multi-Layer ANNs

Ottimizzazione e Regolarizzazione

• Overfitting
• Cross Validazione
• Feature Selection
• Regolarizzazione
• Dropout
• Iperparametri

Allenamento di Reti Neurali

• Inizializzazione Xavier
• ReLUs e ELUs
• Normalizzazione Batch
• Transfer Learning
• Pre-apprendimento senza supervisione

TensorFlow

• Introduzione
• Grafo Computazionale
• Punti Chiave
• Creazione Grafo
• Esempio di Regressione
• Gradiente Discendente
• TensorBoard
• Salvataggio e ripristino modelli
• Reti basate su Keras

CNN: Convolutional Neural Network

• Introduzione alle CNN
• Filtro kernel
• Architettura CNN
• Implementare CNN in TensorFlow

RNN: Recurrent Neural Network

• Introduzione alle RNN
• Cella RNN di base
• Previsioni temporali
• LSTM (Long Short-Term Memory) e GRU (Gated Recurrent Unit)
• Word Embeddings
• Modelli Seq2Seq
• Implementare RNN in TensorFlow

Per maggiori informazioni su questo percorso formativo puoi utilizzare il form "Richiedi informazioni" messo a disposizione da tuttoformazione.com e sarai contattato direttamente dallo staff del centro di formazione.