Workshop: Deep Learning hands-on

Deep Learning Italia in partnership con il PLUG per un workshop teorico/pratico sul deep learning

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Posti limitati!

Prenota adesso la tua partecipazione al workshop, i posti purtroppo sono limitati. L'acquisto del biglietto ti darà accesso al corso introduttivo on-line, alla partecipazione al workshop teorico/pratico ed al rilascio della certificazione.

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La più grande piattaforma di e-learning in lingua italiana. Tutte le informazioni per diventare un esperto di Deep Learning al fine di analizzare i big data, della tua attività

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Il Pignola Linux User Group è un associazione di volontariato, rientrante nella rete mondiale dei LUG che ha finalità di diffusione e formazione delle nuove tecnologie software ed hardware

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Deep Learning hands-on

In occasione del Come to Code, durante la giornata di domenica 24 Ottobre si svolgerà a Palazzo Gaeta a Pignola (PZ) in Basilicata un workshop di approfondimento teorico/pratico sul deep learning. 6 ore di lezione ed un ricco programma di argomenti caratterizzeranno questo workshop. Parleremo di reti neurali, reti convoluzionali e reti ricorrenti. Svolgeremo alcune sessioni di esercizi per vedere nel pratico alcuni esempi ed ambiti di applicazione dell'AI e del machine learning. L'acquisto del biglietto include un modulo introduttivo da seguire on-line nella piattaforma di Deep Learning Italia ed un modulo da seguire in presenza di 6 ore. Per via delle restrizioni attualmente in vigore sarà necessario avere in proprio possesso il green pass in corso di validità ed accedere all'evento con i posti assegnati, per cui è necessario affrettarsi nell'acquisto del biglietto considerati i numeri disponibili.

Download brochure del workshop: Deep learning hands-on

Il programma

Programma ed argomenti del workshop: Deep Learning hands-on

- Introduzione alle reti neurali
    Neurone computazionale
    Reti feed forward
    Funzioni di attivazione
    Funzioni di costo
    Gradient descent
- Introduzione a Tensorflow e Keras
    Esercizio: realizzazione di una rete
    Feed Forward con Tensorflow e Keras
    Tensorboard
- Reti convoluzionali
    Strati convoluzionali
    Strati di Pooling
    Architettura tipo LeNet5
    Esercizio su reti convoluzionali
- Reti ricorrenti
    Vanilla recurrence
    LSTM e GRU
    Modello many to one per serie temporali
    Esercizio su reti ricorrenti

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