Computer Vision Hands-on

Applicazioni di Deep Learning per la Computer Vision

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Questo corso di computer vision hands-on è pensato per lo studio di applicazioni pronte ad essere messe in produzione. Tuttavia oltre ad essere interessante, è importante partire dalla base teorica per meglio comprendere le applicazioni pratiche. Per questo motivo, in questo corso partiremo dalla convoluzione, e costruiremo da zero alcune famose architetture di reti convoluzionali profonde e infine un intero modello e il suo addestramento. Inizieremo con un approccio top-down, partendo perciò dalla parte più teorica per arrivare a costruire un codice funzionante che implementi il modello. Successivamente impareremo e faremo uso di TensorFlow, una delle librerie più utilizzate per il Deep Learning, e delle sue estensioni per fare il deploy di modelli su webApp (e accenneremo a come costruire applicazioni mobile). Perciò costruiremo reti sofisticate per la classificazione di immagini, l'object detection e l'objet verification. Il corso è rivolto a chi vuole capire in dettaglio i meccanismi che stanno alla base dei moderni algoritmi di deep learning per la Computer Vision, per chi vuole conoscere come implementare un modello in TensorFlow e mettere online una webapp con alla base un modello di deep learning.


Il tuo istruttore


Oscar De Felice
Oscar De Felice

Sono un altro fisico teorico che ha venduto la sua anima all'industria della data science in cambio di una certa stabilità di vita. La mia natura però è emersa presto: amo divertirmi nel lavoro, altrimenti, mi annoio presto. L'intelligenza artificiale mi ha permesso di trovare questo divertimento. Una delle attività che preferisco in assoluto è la didattica, mi piace stare in aula con gli studenti, anche virtuale, in questi tempi difficili. Prima di chiamarmi Data Scientist, ho fatto un PhD alla Sorbonne Université a Parigi durante il quale ho svolto ricerche sulle Geometrie Generalizate in teoria delle stringhe. Se vi sentite avventurosi e vi capitasse di essere interessati a queste cose, potete trovare qui le mie pubblicazioni. Prima del dottorato, ho completato un MSc all'Imperial College London, il programma si chiamava Quantum Fields and Fundamental Forces. Ancora prima, mi sono laureato in Fisica presso l’Università di Trieste.


Argomenti



Domande frequenti


Come funziona il corso di Computer Vision hands-on?
Il corso è pensato per far specializzare gli studenti in temi riguardanti il Computer Vision hands-on. Il corso è organizzato in moduli propedeutici. Si consiglia, di aquistare, anche i moduli di base per un ripasso di matematica e programmazione in python e il corso di Deep Learning per la Computer Vision prima di inizare il corso. Gli argomenti verrànno affrontati in maniera sempre più complessa. Ad ogni modulo ci saranno domande e esercitazioni.
Il corso è in lingua Italiana?
Si, tutti i corsi sono in lingua Italiana. Le slide però, sono scritte in inglese, per rendere più facile allo studente la ricerca degli argomenti, termini e altri esempi su internet.
Rilasciate una certificazione a fine corso?
Al termine del corso si potrà ricevere la certificazione in due modi. Il primo è complentando i quiz all'interno del corso. Il secondo tramite un progetto finale che sarà corretto dai docenti. Una volta concluso il progetto, verrà rilasciata la certificazione. Il costo della certficiazione con progetto finale è di 100 euro in più rispetto al costo del corso. Per altre info guardare il video del progetto finale o scrivere a [email protected]
Entro quanto tempo bisogna completare il corso?
Il corso sarà visibile all'interno della piattafoma in base al piano che avete acquistato che può essere mensile o annuale. La certificazione, verrà rilasciata una volta completati gli esercizi o consegnato il final project.
La mia società può comprare un pacchetto di corsi?
Per le società abbiamo degli sconti in base al numero di certificazione che intende comprare. Inoltre, si possono organizzare dei corsi on-site in aggiunta al corso in e-learning. Per ulteriori info contattare: [email protected]

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