Corso Deep Learning con Pytorch. Si definisce Deep Learning un“apprendimento gerarchico” o un “apprendimento strutturato profondo” come termine letterale. Il Deep Learning è una branca del data science (e Big Data) che raggruppa dei metodi di machine learning con riferimento ad algoritmi ispirati alla struttura del cervello umano chiamati “reti neurali artificiali”.
Le architetture di Deep Learning oggi le ritroviamo nelle applicazioni di riconoscimento automatico della voce e della lingua parlata, applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale, applicazioni di riconoscimento di immagini e nelle applicazioni di bioinformatica.

PyTorch è una libreria open-source per il machine learning sviluppata da Facebook (ora Meta). È particolarmente apprezzata per la sua flessibilità e semplicità nell’implementazione di modelli di deep learning, nonché per la sua capacità di eseguire calcoli su GPU in modo efficiente. PyTorch offre un’interfaccia intuitiva per la creazione e il training di reti neurali, con un approccio dinamico che consente di modificare il grafo computazionale durante l’esecuzione, rendendolo ideale per ricerca e sviluppo.

A cosa serve PyTorch?
PyTorch è utilizzato per:

• Addestrare e ottimizzare modelli di intelligenza artificiale (AI).
• Implementare applicazioni di computer vision, elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e robotica.
• Eseguire simulazioni complesse e prototipi rapidi grazie alla sua struttura flessibile.
• Sviluppare modelli per la ricerca accademica o per applicazioni industriali, ad esempio nel settore medico, finanziario e tecnologico.

Aziende che utilizzano PyTorch
PyTorch è adottato da numerose aziende tecnologiche di primo piano, tra cui:

• Meta (Facebook) – per sviluppare algoritmi avanzati per il riconoscimento delle immagini e l’elaborazione del linguaggio naturale.
• Microsoft – in applicazioni AI su Azure.
• Tesla – per addestrare modelli di guida autonoma.
• Uber – in progetti come probabilistic forecasting.
• Amazon – per alimentare modelli intelligenti in AWS.
• Google – in alcuni contesti di ricerca nonostante il focus su TensorFlow.
• Start-up e università – per la sua diffusione tra i ricercatori e la comunità open-source.

Obiettivi del Corso: formare lo studente con conoscenze basi per il Deep Learning con Pytorch, apprendere le reti neurali ed implementare dei modelli

Requisiti per i discenti: laureandi o laureati in matematica, statistica, informatica o ingegneria con attitudine all’analisi dei dati. Consigliate conoscenze basi di programmazione in Python (in caso lo studente non avesse le basi consigliamo prima di seguire il Corso Python)

Corso-Deep-Learning-con-Pytorch erogato per le aziende, modalità online virtual classroom oppure per i privati anche in tipologia individuale.

Corso Deep Learning con Pytorch erogato solo su richiesta e per le aziende, anche in modalità online virtual classroom.