Computer Vision: Hands On

Avanzato4 oreOn demand
approfondire le tecnologie alla base degli algoritmi di deep learning per la Computer Vision e impara a implementare un modello in TensorFlow
Copertina del corso

Descrizione

Perché fare questo corso
Vuoi approfondire le tecnologie alla base degli algoritmi di deep learning per la Computer Vision e implementare un modello in TensorFlow? Questo corso sulle Applicazioni di Deep Learning per la Computer Vision fa al caso tuo.
Avrai l'opportunità di implementare modelli avanzati utilizzando TensorFlow e acquisirai competenze pronte per essere messe in produzione. Partendo dalle basi teoriche, ti guideremo passo dopo passo nella costruzione di reti convoluzionali profonde e modelli completi di addestramento. Non solo teoria, ma esperienza pratica con applicazioni reali che ti prepareranno per creare webApp e persino applicazioni mobile.

A chi è rivolto questo corso

Questo corso è ideato per professionisti IT, ingegneri del software, e ricercatori nel campo dell'intelligenza artificiale che desiderano specializzarsi in deep learning e Computer Vision. È particolarmente adatto per sviluppatori che vogliono approfondire la costruzione e l'implementazione di reti convoluzionali e per coloro che sono interessati a applicare queste competenze in progetti reali, come la classificazione di immagini e l'object detection. Inoltre, il corso è utile per chi vuole imparare a deployare modelli di deep learning su webApp, rendendolo ideale per professionisti che cercano di integrare queste tecnologie avanzate in soluzioni software innovative.


Obiettivi formativi 
  1. Comprendere gli Algoritmi di Deep Learning: Acquisire una conoscenza approfondita degli algoritmi utilizzati nella Computer Vision.
  2. Costruire Reti Convoluzionali: Imparare a costruire da zero reti convoluzionali come LeNet5, VGG, ResNet e Inception.
  3. Pratica con TensorFlow: Utilizzare TensorFlow e le sue estensioni per implementare modelli avanzati di classificazione di immagini e object detection.
  4. Verifica degli Oggetti: Apprendere tecniche per la verifica degli oggetti attraverso il deep learning.
  5. Deploy di Modelli su WebApp: Scoprire come effettuare il deploy di modelli di deep learning su applicazioni web.
  6. Affrontare Sfide Reali: Sviluppare competenze pratiche per risolvere problemi reali nel campo del deep learning e della Computer Vision.

Domande frequenti

Certificato di completamento corso

Completare il corso permette di ottenere il certificato: tutti i nostri corsi ne prevedono uno!
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