
University of St Andrews - Online
Corso avanzato: Apprendimento automatico end-to-endOnline United Kingdom
DURATA
41 Days
LINGUE
Inglese
RITMO
Mezza giornata
SCADENZA DELLA DOMANDA
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LA PRIMA DATA DI INIZIO
Jul 2025
TASSE UNIVERSITARIE
GBP 1.800
FORMATO DI STUDIO
Insegnamento a distanza
Introduzione
Padroneggiare tecniche avanzate di apprendimento automatico, tra cui l'apprendimento profondo e le reti neurali, per un'analisi sofisticata dei dati.
Questo breve corso vi fornirà gli strumenti per comprendere i concetti e le tecnologie alla base del moderno deep learning con le reti neurali artificiali (RNA).
Il corso introduce alle reti neurali di base utilizzando il pacchetto scikit-learn Python. Copre i concetti chiave, le tecniche e le tecnologie per l'addestramento e la previsione utilizzando i perceptron multistrato e il pacchetto Keras Python.
Il corso include anche una copertura specializzata e avanzata delle moderne tecniche e strumenti di deep learning, basati sui pacchetti Python Keras e TensorFlow.
Imparerai:
- modelli di reti neurali personalizzati con Tensorflow
- visione artificiale profonda con reti neurali convoluzionali
- modellare i dati delle serie temporali con reti neurali ricorrenti e
- generazione di immagini con intelligenza artificiale (AI) utilizzando autoencoder, reti adattive generative e tecniche di diffusione.
Per ogni argomento viene fornito e spiegato il codice Python avanzato.
Il risultato principale dell'apprendimento è la capacità di implementare e valutare le tecnologie all'avanguardia che sono alla base del moderno apprendimento automatico basato sull'IA e della scienza dei dati.
Galleria
Studenti ideali
Il corso è rivolto a professionisti con elevate capacità numeriche che desiderano comprendere i concetti fondamentali, i metodi e le tecnologie alla base del moderno apprendimento profondo mediante reti neurali artificiali (ANN).
Gli argomenti spiegano i metodi chiave utilizzati per derivare modelli predittivi utilizzando perceptron multistrato, reti neurali convoluzionali e ricorrenti (CNN e RNN) e intelligenza artificiale generativa per produrre nuovi dati di alta qualità.
La capacità di eseguire flussi di lavoro di Deep Learning è una competenza fondamentale in molti campi, tra cui:
- finanza (previsione dei futuri valori azionari)
- assistenza sanitaria (rilevamento del tumore tramite scansioni)
- marketing (personalizzazione dell'esperienza dell'utente).
Ammissioni
Programma di studio
Formato di insegnamento
Si tratta di un breve corso di apprendimento online autonomo, con contenuti di lezioni, elementi interattivi e accesso a una masterclass con il responsabile del corso al termine del corso.
L'impegno orario è in genere di sei-otto ore alla settimana.