Capire la matematica dei principali algoritmi di Deep Learning
(Lingua: Italiano | Durata: 1 hours | Peso: 138 MB)
What you'll learn
Concetto di Deep Learning e Reti Neurali
Struttura base di una Rete Neurale
Concetti matematici e statistici alla base di reti neurali
Strategie di ottimizzazione
Requirements
Buona conoscenza di algebra lineare Buona conoscenza di concetti base di derivazione e ottimizzazione
Description
In questo corso parleremo dei principali algoritmi di Deep Learning: le reti neurali. In particolare, analizzeremo la struttura di una rete neurale, il suo funzionamento e la matematica che c'è dietro. La struttura del corso prevede: Un introduzione al concetto di Deep Learning Descrizione delle Reti Neurali, delle loro applicazioni e delle loro caratteristiche Costruzione da zero di una Rete Neurale utilizzando dati reali Strategie di ottimizzazione dell'algoritmo Descrizione di alcuni elementi tipici delle Reti Neurali L'idea è quella di fissare i concetti chiave delle Reti Neurali, in modo da applicarli alle diverse tipologie di questa famiglia di algoritmi.
Who this course is for:
Studenti universitari di materie scientifiche Appassionati di Data Science e Machine Learning
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