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Struttura del corso
Introduzione
- Panoramica dei concetti Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL)
- Evoluzioni future del settore con ML e DL
Business Strategia con Deep Learning
- Definizione dei problemi aziendali
- Processo decisionale basato sui dati
- Pensiero analitico e mentalità
- Business Modellazione strategica
- Casi di studio ed esempi
Deep Learning Software e strumenti
- Python e Pandas fondamenti
- 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 passaggi successivi
Requisiti
- Comprensione dei concetti di Machine Learning
- Python Esperienza di programmazione
Pubblico
- Business analisti
- Scienziati dei dati
- Gli sviluppatori
14 ore
Recensioni (2)
Organization, adhering to the proposed agenda, the trainer's vast knowledge in this subject
Ali Kattan - TWPI
Corso - Natural Language Processing with TensorFlow
Very updated approach or CPI (tensor flow, era, learn) to do machine learning.
