Modelli Generativi

Associated Courses

Price:80,00 

Conoscenza base teorica e pratica delle tecniche generative utilizzate nel Deep Learning

Quantity:

COD: C0025 Categorie: ,

Il corso Deep Generative Models con Pytorch è stato ideato per fornire una conoscenza di base, teorica e pratica, delle tecniche generative utilizzate nel mondo del Deep Learning. Il corso si compone di quattro moduli, il primo dei quali fornisce una breve introduzione al Deep Learning e al framework Pytorch che verrà utilizzato durante tutte le lezioni pratiche. I successivi tre moduli sono ciascuno interamente dedicato a una diversa architettura: Variational AutoEncoders (VAEs), Restricted Boltzmann Machines (RBMs) e Generative Adversarial Networks (GANs). Nel corso delle lezioni teoriche approfondiremo i concetti chiave che stanno alla base della formulazione di questi modelli, mentre nelle lezioni pratiche vedremo come implementare, allenare e testare questi modelli su dataset di computer vision. Il percorso di apprendimento è inoltre 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 messe in pratica le competenze acquisite durante il corso.

Fabio Valerio Massoli

Fabio Valerio Massoli è ricercatore presso l’Istituto di Scienza e Tecnologie dell’Informazione del CNR. Dopo essersi occupato durante il Ph. D. in fisica delle alte energie di tecniche MonteCarlo e modellazione statistica in prestigiose università quali la Columbia University e la Chicago University, quattro anni fa ha deciso di seguire la sua grande passione per le tecnologie d’avanguardia. Diventa così ricercatore presso il CNR, dove si occupa di ricerca nel campo del Deep Learning con particolare attenzione al campo della computer vision. Collabora attivamente con diverse realtà sia accademiche che industriali lavorando in ambiti quali Face Recognition, Adversarial Attacks, ed Image Generation. Di recente ha inoltre legato la sua passione per la tecnologia e il suo background in fisica prendendo parte a progetti che prevedono l’impiego di tecnologie quantistiche nell’ambito del Machine Learning.

Recensioni

Ancora non ci sono recensioni.

Solamente clienti che hanno effettuato l'accesso ed hanno acquistato questo prodotto possono lasciare una recensione.