APPLICAZIONI DI DEEP LEARNING

Il Deep Learning, la cui traduzione letterale significa apprendimento profondo, è una sottocategoria del Machine Learning (che letteralmente viene tradotto come apprendimento automatico) e indica quella branca dell’Intelligenza Artificiale che fa riferimento agli algoritmi ispirati alla struttura e alla funzione del cervello chiamate reti neurali artificiali.

Il Deep Learning (noto anche come apprendimento strutturato profondo o apprendimento gerarchico) fa parte di una più ampia famiglia di metodi di Machine Learning basati sull’assimilazione di rappresentazioni di dati, al contrario di algoritmi per l’esecuzione di task specifici.

Le architetture di Deep Learning (con le quali oggi si riporta all’attenzione anche del grande pubblico il concetto di rete neurale artificiale) sono per esempio state applicate nella computer vision, nel riconoscimento automatico della lingua parlata, nell’elaborazione del linguaggio naturale, nel riconoscimento audio e nella bioinformatica (l’utilizzo di strumenti informatici per descrivere dal punto di vista numerico e statistico determinati fenomeni biologici come le sequenze di geni, la composizione e la struttura delle proteine, i processi biochimici nelle cellule, ecc.).

L’obiettivo del corso è comprendere l’architettura delle reti neurali profonde e fornire competenze operative per utilizzare applicazioni basate su algoritmi di deep learning. Gli allievi impareranno come si addestra un sistema di deep learning e i principali campi applicativi: traduzione simultanea testi e suoni, classificazione di oggetti all’interno di immagini o video, riconoscimento facciale, chatbot o virtual assistant per fare alcuni esempi.

Il webinar si terrà dal 30 aprile al 27 giugno 2024, in orario serale, dalle 18 alle 21.
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Le iscrizioni chiudono il 24 aprile.