Programmazione in Python per il Deep Learning
Python
Panoramica
Il Deep Learning è una tecnologia che comprende diverse discipline e le principali sono l’informatica e la programmazione. Il Deep Learning, infatti, 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.
Cosa Imparerai nel corso?
In questo modulo offriamo le basi della programmazione utilizzando il linguaggio Python: 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.
Struttura delle lezioni
Deep Learning Italia struttura le sue lezioni in maniera molto semplice: all’interno di ogni sezione ci sono video esplicativi, in cui il docente spiega la lezione, corredati da slides.
Il percorso di apprendimento solitamente è intervallato da test a risposta multipla che permettono di monitorare la comprensione degli argomenti di studio e si conclude con un test pratico finale nel quale verranno valutate le competenze acquisite durante il corso.
Chi può seguire il corso?
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.
Chi vuole crescere professionalmente: Se vuoi elevare la tua carriera Deep Learning Italia ti da l’opportunità di poterlo fare a costi contenuti.
Programma
- Come si costruisce un Algoritmo in Python (25:12)
- Tipi di Dati in Python (50:04)
- Come si definisce una Funzione? (18:57)
- Tuple, Liste e Dizionari (61:37)
- File, Moduli e eccezioni (45:38)
- Come si usano le Classi in Python? (59:24)
- Support Vector Machines (SVM) parte 1 (9:44)
- Support Vector Machines (SVM) parte 2 (6:14)
- Decision Trees (11:37)
- Metodi di Ensemble (5:40)
Docenti
Paolo Caressa, dopo aver conseguito la laurea e il dottorato di ricerca in matematica si è occupato per qualche anno di ricerca pura e docenza universitaria (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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Puoi seguire il corso dove e quando vuoi: Deep Learning, infatti, ti offre l’opportunità di accedere alla piattaforma in qualsiasi momento tu abbia voglia e possibilità di studiare. Basta semplicemente un dispositivo elettronico e una connessione internet!
Troverai sempre materiale nuovo e lezioni aggiornate: i nostri professori ti forniranno moltissimo materiale per supportare i tuoi studi e aggiorneranno periodicamente la piattaforma con nuove slides o con nuovi moduli;
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;
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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;
Se lo vorrai, Deep Learning Italia, ti potrà aiutare a trovare lavoro mettendoti in contatto con le nostre aziende partner.
- Accesso al corso life long
