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Struttura del corso
Introduzione alla visione artificiale
- Panoramica sulle applicazioni della visione artificiale
- Conoscenza dei dati e dei formati immagine
- Sfide tipiche delle attività di visione artificiale
Introduzione alle reti neurali convoluzionali (CNN)
- Cos’è una CNN?
- Architettura delle CNN: livelli convoluzionali, operazioni di pooling e strati completamente connessi
- Utilizzo delle CNN nella visione artificiale
Pratica con TensorFlow e Google Colab
- Configurazione dell’ambiente in Google Colab
- Utilizzo di TensorFlow per la creazione dei modelli
- Costruzione di un semplice modello CNN in TensorFlow
Tecniche avanzate applicabili alle CNN
- Il transfer learning per le reti neurali convoluzionali
- Finituning dei modelli già addestrati
- Tecniche di augmentazione dei dati volte a migliorare le prestazioni dei modelli
Pre-elaborazione e augmentazione delle immagini
- Metodi di pre-elaborazione delle immagini (ridimensionamento, normalizzazione ecc.)
- Augmentazione dei dati per ottimizzare l’addestramento dei modelli
- Impiego del flusso di lavoro dedicato alla gestione delle immagini in TensorFlow
Costruzione e distribuzione di modelli per la visione artificiale
- Addestramento di reti CNN finalizzate alla classificazione delle immagini
- Valutazione e verifica della bontà delle prestazioni dei modelli
- Distribuzione finale dei modelli negli ambienti di produzione
Applicazioni reali della visione artificiale
- Utilizzo della visione artificiale in ambito sanitario, retail e sicurezza
- Rilevamento e riconoscimento di oggetti tramite intelligenza artificiale
- Applicazione delle CNN nel riconoscimento facciale e gestuale
Riassunto e prossimi passi
Requisiti
- Esperienza nella programmazione in Python
- Conoscenza dei concetti fondamentali dell’apprendimento profondo
- Nozioni di base sulle reti neurali convoluzionali (CNN)
Destinatari
- Scienziati dei dati
- Professionisti specializzati in intelligenza artificiale
21 ore
