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Deep Learning Specialization

Corso Deep Learning Specialization

4.9
(133021 recensioni)
· studenti: 843792
Pubblicato da: Andrew Ng, Younes Bensouda Mourri
su Coursera
Deep Learning Specialization

Panoramica corso

Piattaforma provider del corsoCoursera

Modalità del corso Online, on demand

Durata del corso 3 mesi (10 ore a settimana)

Numero di persone che hanno già seguito questo corso 843792 studenti

Certificazione finale Certificazione

Lingua del corso Lingua: Inglese

Modalità di assistenza Supporto: Email, FAQ

Descrizione

Il corso di specializzazione in Deep Learning offre un'immersione completa nelle tecniche e nelle applicazioni dell'apprendimento profondo. Attraverso una serie di cinque corsi, gli studenti acquisiranno una conoscenza approfondita delle reti neurali, incluse le reti neurali convoluzionali (CNN), le reti neurali ricorrenti (RNN), LSTMs e Transformers. Impareranno a migliorare le prestazioni delle reti con tecniche come Dropout, BatchNorm e inizializzazione Xavier/He. Il corso utilizza Python e TensorFlow per implementare e testare modelli complessi, preparando gli studenti a risolvere casi reali come il riconoscimento vocale, la sintesi musicale, i chatbot, la traduzione automatica e il processamento del linguaggio naturale. Gli studenti saranno anche guidati attraverso progetti pratici che consentiranno loro di applicare direttamente le competenze acquisite in scenari reali, preparandoli a contribuire efficacemente allo sviluppo della tecnologia AI nell'industria.

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Cosa apprenderai

Nel corso di questa specializzazione, imparerai a costruire e addestrare reti neurali profonde e a implementare reti neurali vettorializzate. Capirai come identificare i parametri chiave dell'architettura e applicare l'apprendimento profondo alle tue applicazioni. Acquisirai competenze nell'uso delle migliori pratiche per addestrare e sviluppare set di test, analizzare il bias e la varianza per la costruzione di applicazioni DL, e implementare una rete neurale in TensorFlow. Imparerai anche a utilizzare strategie per ridurre gli errori nei sistemi ML, comprendere impostazioni ML complesse e applicare l'apprendimento end-to-end, il trasferimento e il multitasking. Costruirai una rete neurale convoluzionale, la applicherai a compiti di rilevamento e riconoscimento visivo, userai il trasferimento di stile neurale per generare arte e applicherai questi algoritmi a dati di immagini, video e altri dati 2D/3D. Infine, costruirai e addestrerai reti neurali ricorrenti e le sue varianti, applicherai RNN al modello di linguaggio a livello di carattere, lavorerai con NLP e Word Embeddings, e userai i tokenizzatori e i modelli transformer di HuggingFace per eseguire il riconoscimento di entità nominate e il question answering.

In questo corso si parla di:

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Il docente del corso

Andrew Ng, Younes Bensouda Mourri

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