Struttura del corso

Introduzione

  • Panoramica dei concetti di Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL)
  • Evoluzioni future del settore con ML e DL

Strategia aziendale con Deep Learning

  • Definizione dei problemi aziendali
  • Processo decisionale basato sui dati
  • Pensiero analitico e mentalità
  • Business Modellazione della strategia
  • Casi di studio ed esempi

Deep Learning Software e strumenti

  • Nozioni di base su Python e Pandas
  • Strumenti open source DL (TensorFlow, CNTK, Torch, Keras, ecc.)
  • Casi d'uso ed esempi

Deep Learning con Neural Networks

  • Apprendimento delle reti neurali (retropropagazione)
  • Rete neurale convoluzionale (CNN)
  • Rete neurale ricorrente (RNN)
  • Esempi di modellazione DL

Riepilogo e prossime tappe

Requisiti

  • Comprensione dei concetti di Machine Learning
  • Python Esperienza di programmazione

Pubblico

  • Business Analisti
  • Scienziati dei dati
  • Gli sviluppatori
  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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