Deep Learning con Python
Federico Marino
Corso online di Deep learning con python: manuale pratico passo passo
Deep Learning con Python
Con quiz ed esercizi guidati
Realizzerai modelli di Deep Learning con Python, utilizzando framework come TensorFlow o PyTorch per sviluppare reti neurali capaci di affrontare problemi complessi. Il percorso è pensato per chiunque voglia imparare in modo ordinato, qualunque sia il punto di partenza. Il percorso su Deep learning con python è diviso in 10 capitoli brevi, ognuno con esempi ed esercizi.
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Cosa imparerai
- Capire i concetti fondamentali di Deep learning con python e usare la terminologia corretta
- Preparare e usare correttamente l'ambiente di lavoro e gli strumenti
- Applicare un metodo passo per passo ottenendo risultati ripetibili
- Prevenire bug e configurazioni sbagliate con semplici controlli
- Mettere in pratica tutto il percorso in un piccolo progetto completo da mettere in portfolio
Questo corso è adatto a chiunque voglia imparare in modo ordinato, qualunque sia il punto di partenza.
Indice del corso
10 capitoli · 56 pagine · 13h di studio
- 01
Prepara l'ambiente e fai girare il tuo primo codice con NumPy e Jupyter
Installi Python, Jupyter e le librerie fondamentali, poi usi gli array di NumPy per fare i calcoli su vettori e matrici che stanno alla base di ogni rete neurale.
- 02
Costruisci a mano un neurone artificiale e capisci cosa calcola davvero
Scrivi da zero un singolo neurone con pesi, bias e funzione di attivazione, e lo usi per risolvere un problema semplice come la porta logica AND.
- 03
Allena una rete con la discesa del gradiente e la backpropagation
Implementi un ciclo di addestramento completo in NumPy, calcoli la loss e aggiorni i pesi, così da vedere con i tuoi occhi come una rete impara dai propri errori.
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- 04
Passa a PyTorch: crea tensori, modelli e il tuo primo training loop
Usi tensori, autograd, nn.Module e ottimizzatori per riscrivere in poche righe la rete del modulo precedente e addestrarla su un dataset reale.
- 05
Prepara i dati come un professionista con Dataset, DataLoader e normalizzazione
Carichi, pulisci, normalizzi e dividi i dati in train, validation e test, evitando gli errori classici come il data leakage.
- 06
Riconosci le cifre scritte a mano con una rete densa su MNIST
Costruisci, addestri e valuti un classificatore di immagini completo, leggendo curve di loss, accuracy e matrice di confusione.
- 07
Combatti overfitting e underfitting con dropout, regolarizzazione e early stopping
Diagnostichi perché un modello non generalizza e applichi le tecniche giuste per correggerlo, misurando il miglioramento sul validation set.
- 08
Classifica immagini a colori con le reti convolutive (CNN)
Progetti una CNN con convoluzioni, pooling e batch normalization, e la addestri su CIFAR-10 con data augmentation per ottenere risultati migliori.
- 09
Riutilizza modelli pre-addestrati con il transfer learning e il fine-tuning
Prendi un modello come ResNet addestrato su ImageNet e lo adatti al tuo dataset di poche centinaia di immagini, scegliendo quali strati congelare e quali riaddestrare.
- 10
Analizza testi e serie temporali con RNN, LSTM e GRU
Prepari sequenze di dati, costruisci una rete ricorrente e la usi per prevedere una serie temporale o classificare il sentimento di recensioni testuali.
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Domande sul corso
Cosa è incluso nell'abbonamento oltre al corso di Deep learning con python?
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Serve esperienza per iniziare il corso di Deep learning con python?
Il livello indicato è «Tutti i livelli»: il corso è adatto a chiunque voglia imparare in modo ordinato, qualunque sia il punto di partenza.
Il corso di Deep learning con python include esercizi pratici?
Sì, ogni lezione include esempi svolti e si chiude con un riepilogo e un esercizio pratico con soluzione.
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Recensioni
4.3(15)TEST ottimo corso
TEST ottimo corso
Corso chiarissimo e scritto benissimo, consigliato!
Cercavo un corso serio di questo tipo e "Deep Learning con Python" è stato perfetto. L'ho usato subito su un progetto di lavoro. Consigliato.
gli esercizi su deep learning mi hanno aiutato a fissare i concetti. le spiegazioni animate dei passaggi mi hanno sbloccato. vale l'abbonamento.
La parte su deep learning è spiegata benissimo, con esempi veri. Ne inizio subito un altro.
Sull'argomento avevo letto di tutto online, ma con deep Learning con Python finalmente c'è un ordine logico. Consigliato.
Le prime lezioni un po' lente, poi diventa davvero utile. L'ho usato subito su un progetto di lavoro.
Prima di "Deep Learning con Python" non sapevo da dove iniziare, ora ho le idee chiare.
Avrei voluto qualche esempio in più su deep learning, ma nel complesso buono. Ho provato gli esempi passo passo e funzionano davvero. Grazie!
Deep Learning con Python: corso chiaro, pratico e senza fronzoli. Vale l'abbonamento.
I quiz alla fine di ogni lezione sono utilissimi per capire se hai capito davvero. Ho provato gli esempi passo passo e funzionano davvero.
Ho preso "Deep Learning con Python" quasi per curiosità e invece mi è servito subito. Promosso.
Mi interessava soprattutto deep learning e non sono rimasto deluso. L'ho usato subito su un progetto di lavoro.
Lo consiglio a chi parte da zero, soprattutto per deep learning. Le spiegazioni animate dei passaggi mi hanno sbloccato.
Immagine di copertina: DeKostia · CC BY-SA 4.0 · Wikimedia Commons