Prenota adesso la tua partecipazione al workshop, i posti purtroppo sono limitati. L'acquisto del biglietto ti darà accesso al corso introduttivo on-line, alla partecipazione al workshop teorico/pratico ed al rilascio della certificazione.
La più grande piattaforma di e-learning in lingua italiana. Tutte le informazioni per diventare un esperto di Deep Learning al fine di analizzare i big data, della tua attività
Il Pignola Linux User Group è un associazione di volontariato, rientrante nella rete mondiale dei LUG che ha finalità di diffusione e formazione delle nuove tecnologie software ed hardware
In occasione del
Come to Code, durante la giornata di domenica 24 Ottobre si svolgerà a Palazzo Gaeta a Pignola (PZ) in Basilicata un workshop di approfondimento teorico/pratico sul deep learning.
6 ore di lezione ed un ricco programma di argomenti caratterizzeranno questo workshop. Parleremo di reti neurali, reti convoluzionali e reti ricorrenti. Svolgeremo alcune sessioni di esercizi
per vedere nel pratico alcuni esempi ed ambiti di applicazione dell'AI e del machine learning. L'acquisto del biglietto include un modulo introduttivo da seguire on-line nella piattaforma di
Deep Learning Italia ed un modulo da seguire in presenza di 6 ore.
Per via delle restrizioni attualmente in vigore sarà necessario avere in proprio possesso il green pass in corso di validità ed accedere all'evento con i posti assegnati,
per cui è necessario affrettarsi nell'acquisto del biglietto considerati i numeri disponibili.
Download brochure del workshop:
Deep learning hands-on
Programma ed argomenti del workshop: Deep Learning hands-on
- Introduzione alle reti neurali
Neurone computazionale
Reti feed forward
Funzioni di attivazione
Funzioni di costo
Gradient descent
- Introduzione a Tensorflow e Keras
Esercizio: realizzazione di una rete
Feed Forward con Tensorflow e Keras
Tensorboard
- Reti convoluzionali
Strati convoluzionali
Strati di Pooling
Architettura tipo LeNet5
Esercizio su reti convoluzionali
- Reti ricorrenti
Vanilla recurrence
LSTM e GRU
Modello many to one per serie temporali
Esercizio su reti ricorrenti
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VAFANGUL
Operazione finanziata sull’Asse 9 “Assistenza Tecnica” del PO FESR Basilicata 2014-2020
Attività informativa annuale – Allegato XII del Reg. (UE) 1303/2013
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