Deep Learning per la Computer Vision

Course Access: Lifetime
Course Overview

Senza una comprensione profonda si rimane in superficie. Tuttavia in superficie prima o poi si affonda. Per tale motivo, in questo corso capiremo e costruiremo da zero una convoluzione, un layer convoluzionale e infine un intero modello e il suo addestramento. Inizieremo con un approccio minimalista, usando solo librerie standard di Python come NumPy, attraverso cui scriveremo backpropagation e discesa del gradiente in maniera chiara e cristallina. Solo successivamente impareremo e faremo uso di PyTorch, una delle librerie piรน utilizzate per il Deep Learning. Dopo una breve introduzione alla Teoria dellโ€™Informazione Classica, costruiremo dunque una rete piรน sofisticata per la classificazione di immagini. Un problema semplice di cui perรฒ comprenderemo ogni singolo dettaglio. Addestreremo poi questa rete neurale, imparando a controllare lโ€™overfitting con diverse tecniche, ognuna delle quali sarร  analizzata lasciando fuori ogni dubbio. Passeremo poi ad ottimizzare gli iperparametri e a cross-validare il nostro modello come un progetto completo richiede di fare. Il corso รจ rivolto a chi vuole capire in dettaglio i meccanismi che stanno alla base dei moderni algoritmi di deep learning per la Computer Vision, per chi vuole imparare a costruirsi la propria rete o modificarne una giร  esistente. Il corso รจ un primo passo verso corsi piรน avanzati e reti neurali piรน sofisticate che sono utilizzate per la risoluzione di problemi concreti.

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