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Struttura del corso

Stato attuale della tecnologia

  • Cosa viene utilizzato
  • Cosa potrebbe potenzialmente essere utilizzato

AI basata su regole

  • Semplificazione delle decisioni

Machine Learning

  • Classificazione
  • Clustering
  • Reti Neurali
  • Tipi di Reti Neurali
  • Presentazione di esempi pratici e discussione

Deep Learning

  • Vocabolario di base
  • Quando usare il Deep Learning e quando no
  • Stima delle risorse computazionali e dei costi
  • Brevi cenni teorici sulle Reti Neurali Profonde

Deep Learning nella pratica (principalmente con TensorFlow)

  • Preparazione dei dati
  • Scelta della funzione di perdita
  • Scelta del tipo appropriato di rete neurale
  • Precisione vs velocità e risorse
  • Addestramento della rete neurale
  • Misurazione dell'efficienza e degli errori

Esempi di utilizzo

  • Rilevamento di anomalie
  • Riconoscimento delle immagini
  • ADAS

Requisiti

I partecipanti devono avere esperienza nella programmazione (in qualsiasi linguaggio) e una formazione in ingegneria, ma non è richiesto di scrivere codice durante il corso.

 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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