Matematica di base e Python per il Deep Learning

Matematica di base e Python per il Deep Learning
Matematica di base e Python per il Deep Learning

Matematica di base e Python per il Deep Learning

Panoramica

Le basi matematiche del Machine Learning e del Deep Learning si possono ricondurre ad alcuni argomenti di matematica applicata che esistevano da prima dell’introduzione di queste discipline: in particolare l’algebra lineare, che è la teoria degli oggetti negli spazi a più dimensioni, e che viene utilizzata per rappresentare i dati trattati nel Deep Learning, le tecniche di ottimizzazione, che consentono di definire algoritmi fondamentali di ricerca di soluzioni a problemi di massimo e minimo, cui sono riconducibili i problemi che gli algoritmi di Deep Learning cercano di risolvere, e il calcolo delle probabilità, che offre un formidabile strumento di valutazione delle performance e di analisi degli algoritmi stessi. Il Deep Learning è una tecnologia al crocevia di diverse discipline, ma la sua spina dorsale è l’informatica, e in particolare la programmazione. Infatti il Deep Learning offre tecniche e algoritmi che si possono “implementare” in applicazioni e librerie software, per essere utilizzati nei vari contesti applicativi e scatenare la potenza degli algoritmi stessi sulle moli di dati a partire dai quali questi algoritmi offrono le migliori performance. In quanto tale, il ciclo di vita di un progetto di Deep Learning è un caso particolare del ciclo di vita del software e la parte fondamentale dello sviluppo di un progetto software, cioè la programmazione o meglio lo sviluppo di programmi, non può essere ignorata da chiunque voglia affrontare seriamente questi argomenti. In questo modulo offriamo le basi della programmazione utilizzando il linguaggio Python, una delle principali “lingue franche”: partiremo da zero giungendo a parlare anche di classi e oggetti e descrivendo al tempo stesso le tecniche fondamentali di programmazione e gli aspetti principali e imprescindibili del linguaggio Python.

Cosa Imparerai in questa specializzazione?

Le basi matematiche del Machine Learning e del Deep Learning

Struttura delle lezioni

Le lezioni sono 100% online e saranno accompagnate da moduli e slides, oltre a molti esercizi interattivi che metteranno alla prova le tue abilità e ciò che hai appreso.

Chi può seguire questa specializzazione?

Chi ha una mente aperta e predisposta all’analisi: le lezioni sono adatte a chiunque ma è necessario avere passione per i numeri e i calcoli, oltre che tanta pazienza.

Chi lavora anche full time: se sei un lavoratore full time non ti preoccupare! Potrai seguire le lezioni in completa autonomia nel tuo tempo libero.

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Programma
Docenti
paolo caressa
Descrizione Docenti

Paolo Caressa

Paolo Caressa, dopo aver conseguito la laurea e il dottorato di ricerca in matematica si è occupato per qualche anno di ricerca pura e docente universitario (facoltà di Ingegneria) per poi passare al mondo dell’industria, prima come consulente IT, poi come quantitative analyst nel campo della finanza e del risk management, per tornare infine al mondo IT come project manager, business analyst, consulente su metodologie, tecnologie, innovazione e formazione. Ha pubblicato due libri di storia della matematica (AlphaTest), un testo universitario di matematica (UAM) e diversi articoli scientifici, divulgativi e didattici su riviste di vario tipo. Tiene conferenze su argomenti fra matematica, IT e data science e corsi come docente a contratto presso la facoltà di Ingegneria dell’Università “La Sapienza”.

Vantaggi
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  • Nei nostri corsi troverai sempre una componente interattiva per stimolare l‘apprendimento: giochi, quiz, podcast e tanto altro ti aiuteranno a migliorare e a rendere la tua formazione unica;

  • Non sarai mai solo! Avrai a disposizione la nostra community per metterti in contatto con altri studenti.

  • A fine percorso riceverai una certificazione che potrai aggiungere al tuo CV e che ti darà la possibilità di farti notare da grandi aziende del settore;

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