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Struttura del corso
Introduzione
Panoramica di Neural Networks
Comprendere le reti convoluzionali
Impostazione Keras
Panoramica delle funzionalità e dell'architettura di Keras
Panoramica della sintassi Keras
Informazioni sul modo in cui un modello Keras organizza i livelli
Configurazione del backend Keras (TensorFlow o Theano)
Implementazione di un modello di apprendimento non supervisionato
Analisi delle immagini con una rete neurale convoluzionale (CNN)
Pre-elaborazione dei dati
Addestramento del modello
Formazione su CPU vs GPU vs TPU
Valutazione del modello
Utilizzo di un modello pre-addestrato Deep Learning
Configurazione di una rete neurale ricorrente (RNN)
Debug del modello
Salvataggio del modello
Distribuzione del modello
Monitoraggio di un modello Keras con TensorBoard
Risoluzione dei problemi
Riassunto e conclusione
Requisiti
- Python Programming esperienza.
- Esperienza con la riga di comando Linux.
Pubblico
- Gli sviluppatori
- Scienziati dei dati
21 ore
