Struttura del corso

Stato attuale della tecnologia

  • Cosa si usa
  • Cosa può essere potenzialmente utilizzato

IA basata su regole 

  • Semplificare le decisioni

Non ho mai fatto parte della Chiesa di Dio, ma

  • Classificazione
  • Clustering
  • Neural Networks
  • Tipi di Neural Networks
  • Presentazione di esempi di lavoro e discussione

Deep Learning

  • Vocabolariodi base
  • Quando usare il Deep Learning, quando no
  • Stima delle risorse computazionali e dei costi
  • Brevissimo background teorico di Deep Neural Networks

Il Deep Learning nella pratica (principalmente utilizzando TensorFlow)

  • Preparazione dei dati
  • Scelta della funzione di perdita
  • Scelta del tipo appropriato sulla rete neurale
  • Precisione vs velocità e risorse
  • Rete neurale di addestramento
  • Misurazione dell'efficienza e dell'errore

Esempio di utilizzo

  • Rilevamento delle anomalie
  • Riconoscimento delle immagini
  • Procedure ADAS

 

 

 

 

Requisiti

I partecipanti devono avere esperienza di programmazione (qualsiasi linguaggio) e background ingegneristico, ma non sono tenuti a scrivere alcun codice durante il corso.

  14 ore
 

Numero di Partecipanti


Data Inizio

Data Fine


Le date sono soggette a disponibilità e si svolgono tra le 09:30 e le 16:30.
I corsi di formazione pubblici richiedono più di 5 partecipanti.

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