Struttura del corso

Introduzione a Google Colab per Deep Learning

  • Panoramica di Google Colab
  • Impostazione di Google Colab
  • Navigazione nell'interfaccia di Google Colab

Introduzione a Deep Learning

  • Panoramica del deep learning
  • Importanza del deep learning
  • Applicazioni del deep learning

Comprensione Neural Networks

  • Introduzione alle reti neurali
  • Architettura delle reti neurali
  • Funzioni e livelli di attivazione

Guida introduttiva TensorFlow

  • Panoramica di TensorFlow
  • Impostazione di TensorFlow in Google Colab
  • Operazioni di base TensorFlow

Costruire Deep Learning Modelli con TensorFlow

  • Creazione di modelli di reti neurali
  • Addestramento delle reti neurali
  • Valutazione delle prestazioni del modello

Tecniche avanzate TensorFlow

  • Implementazione di reti neurali convoluzionali (CNN)
  • Implementazione di reti neurali ricorrenti (RNN)
  • Trasferisci l'apprendimento con TensorFlow

Pre-elaborazione dei dati per Deep Learning

  • Preparazione dei set di dati per l'addestramento
  • Tecniche di aumento dei dati
  • Gestione di set di dati di grandi dimensioni in Google Colab

Ottimizzazione di Deep Learning modelli

  • Ottimizzazione degli iperparametri
  • Tecniche di regolarizzazione
  • Strategie di ottimizzazione del modello

Progetti collaborativi Deep Learning

  • Condivisione e collaborazione sui taccuini
  • Funzionalità di collaborazione in tempo reale
  • Best practice per i progetti collaborativi

Suggerimenti e best practice

  • Tecniche di deep learning efficaci
  • Evitare le insidie comuni
  • Miglioramento delle prestazioni del modello

Riepilogo e passaggi successivi

Requisiti

  • Conoscenze di base di machine learning
  • Esperienza con la programmazione Python

Pubblico

  • Scienziati dei dati
  • Sviluppatori di software
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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