Pytorch

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Panoramica

Vuoi migliorare le tue competenze su Pytorch per la creazione di reti neurali artificiali? Allora il corso di Pytorch è perfetto per te, sia se sei alle prime armi che se vuoi approfondire il framework. Grazie a questo corso, potrai imparare le basi di Pytorch fino a raggiungere un livello intermedio e modellare i problemi in modo più strutturato ed efficiente. Alla fine del corso, avrai acquisito le competenze necessarie per diventare un esperto di Pytorch.

Vuoi migliorare le tue competenze su Pytorch per la creazione di reti neurali artificiali? Allora il corso di Pytorch è perfetto per te, sia se sei alle prime armi che se vuoi approfondire il framework. Grazie a questo corso, potrai imparare le basi di Pytorch fino a raggiungere un livello intermedio e modellare i problemi in modo più strutturato ed efficiente. Alla fine del corso, avrai acquisito le competenze necessarie per diventare un esperto di Pytorch.

Cosa Imparerai nel corso?

Cosa Imparerai nel corso?

Si parla tanto di intelligenza artificiale, ma come creare la propria rete neurale per modellare un problema? Ci sono diversi strumenti e framework che permettono di creare reti neurali artificiali, ma qui vedremo uno dei più interessanti: Pytorch. Pytorch è il framework, installabile sotto forma di libreria Python, con la quale riuscirete a creare le vostre reti neurali. Pytorch è il framework per deep learning ideato da Facebook, che trova molto utilizzo nel campo di ricerca, ma anche al di fuori del mondo della ricerca, proprio per il fatto di dare un pieno controllo su tutto quello che succede all’interno di una rete neurale artificiale. Questo strumento necessità di essere approfondito per conoscere al meglio tutte le sue potenzialità e in questo corso imparerete ad utilizzare questo framework in maniera più efficace, per creare le vostre reti neurali artificiali in grado di modellare meglio i problemi da risolvere.

Si parla tanto di intelligenza artificiale, ma come creare la propria rete neurale per modellare un problema? Ci sono diversi strumenti e framework che permettono di creare reti neurali artificiali, ma qui vedremo uno dei più interessanti: Pytorch. Pytorch è il framework, installabile sotto forma di libreria Python, con la quale riuscirete a creare le vostre reti neurali. Pytorch è il framework per deep learning ideato da Facebook, che trova molto utilizzo nel campo di ricerca, ma anche al di fuori del mondo della ricerca, proprio per il fatto di dare un pieno controllo su tutto quello che succede all’interno di una rete neurale artificiale. Questo strumento necessità di essere approfondito per conoscere al meglio tutte le sue potenzialità e in questo corso imparerete ad utilizzare questo framework in maniera più efficace, per creare le vostre reti neurali artificiali in grado di modellare meglio i problemi da risolvere.

Struttura delle lezioni

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 finalenel quale verranno valutate le competenze acquisite durante il corso.

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 finalenel quale verranno valutate le competenze acquisite durante il corso.

Chi può seguire 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.

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

Introduzione Pytorch Base

  • Introduzione

Pytorch Overview

  • Overview

Setup Environment

  • Colab Notebook

Pytorch: Pilastri

  • Esercitazione: CPU vs GPU
  • AutoGrad
  • Lab: AutoGrad
  • Modulo 1
  • Modulo 2
  • Esercitazione: Tensore
  • Soluzione: Tensore
  • Esercitazione: Dataset
  • Soluzione: Dataset (parte 1)
  • Soluzione: Dataset (parte 2)
  • Quiz

Definizione & training

  • Training Step
  • Analisi training
  • Inferenza
  • Esercitazione: Inferenza
  • Save & Load
  • Esercitazione: Save & Load

E2E training

  • Classificazione immagini (parte 1)
  • Classificazione immagini (parte 2)
  • Classificazione immagini (parte 3)
  • Esercitazione: Inferenza
  • Quiz

Introduzione Pytorch Intermedio

  • Introduzione

Setup Environment

  • Python Venv
  • Venv su Pycharm
  • LAB: Venv su Pycharm
  • Anaconda
  • LAB: Anaconda
  • Colab Notebook

Dataset intro

  • Custom image
  • LAB: custom image dataset
  • Custom tabular data
  • LAB: custom tabular dataset

Advanced Module

  • Seq vs Dynamic Modules
  • Custom Module
  • Quiz
  • QUESTIONS #1
  • Complex Architecture
  • QUESTIONS #1
  • Torch Summary
  • LAB: advanced module

Training

  • Weigth Init
  • LAB Weight init
  • Loss evaluation: visdom
  • LAB loss evalution
  • LAB loss evalution – seconda parte
  • Early stopping
  • LAB Early stopping
  • Choosing Hyperparams
  • LAB hyperparameters
  • Quiz

Certificato

Introduzione Pytorch Base

  • Introduzione

Pytorch Overview

  • Overview

Setup Environment

  • Colab Notebook

Pytorch: Pilastri

  • Esercitazione: CPU vs GPU
  • AutoGrad
  • Lab: AutoGrad
  • Modulo 1
  • Modulo 2
  • Esercitazione: Tensore
  • Soluzione: Tensore
  • Esercitazione: Dataset
  • Soluzione: Dataset (parte 1)
  • Soluzione: Dataset (parte 2)
  • Quiz

Definizione & training

  • Training Step
  • Analisi training
  • Inferenza
  • Esercitazione: Inferenza
  • Save & Load
  • Esercitazione: Save & Load

E2E training

  • Classificazione immagini (parte 1)
  • Classificazione immagini (parte 2)
  • Classificazione immagini (parte 3)
  • Esercitazione: Inferenza
  • Quiz

Introduzione Pytorch Intermedio

  • Introduzione

Setup Environment

  • Python Venv
  • Venv su Pycharm
  • LAB: Venv su Pycharm
  • Anaconda
  • LAB: Anaconda
  • Colab Notebook

Dataset intro

  • Custom image
  • LAB: custom image dataset
  • Custom tabular data
  • LAB: custom tabular dataset

Advanced Module

  • Seq vs Dynamic Modules
  • Custom Module
  • Quiz
  • QUESTIONS #1
  • Complex Architecture
  • QUESTIONS #1
  • Torch Summary
  • LAB: advanced module

Training

  • Weigth Init
  • LAB Weight init
  • Loss evaluation: visdom
  • LAB loss evalution
  • LAB loss evalution – seconda parte
  • Early stopping
  • LAB Early stopping
  • Choosing Hyperparams
  • LAB hyperparameters
  • Quiz

Certificato

Docenti
Daniele Moltisanti
Descrizione Docenti

Ciao sono Daniele Moltisanti, sono un Data Scientist Manager presso Sky Italia, ma anche il Founder di stAI tuned, un progetto di divulgazione per tematiche di AI applicata alla vita di tutti i giorni. A settembre del 2022 sono stato eletto tra i 111 top talenti italiani under 35 da Nova Talent, in un contest in collaborazione con l’università Bocconi di Milano e con una giuria a supporto. Sono stato eletto tra le migliori 10 figure professionali italiane nell’ambito di Entertainment, Media & Communication. Ho un background ingegneristico, nel dettaglio provengo da studi di ingegneria informatica presso il Politecnico di Milano, conclusi nel 2020. Sono un appassionato di intelligenza artificiale e delle sue applicazioni pratiche principalmente. Il mio obiettivo personale è quello di mostrare le potenzialità dell’intelligenza artificiale nella vita di tutti i giorni.

Vantaggi
  • 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;

  • 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.

  • 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;

  • 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 Lifelong

  • Accesso al corso Lifelong

Play Video
50,00 
Durata
6:19
Quiz
4
Accesso life long
Si
Certificato
Si
slide, github, dataset
Si
esercitazioni
Si
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