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Corso Propedeutico: Matematica di Base per il Deep Learning

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Le basi matematiche del Machine Learning e del Deep Learning si possono ricondurre ad alcuni argomenti di matematica applicata che esistevano da prima dell'introduzione di queste discipline: in particolare l'algebra lineare, che è la teoria degli oggetti negli spazi a più dimensioni, e che viene utilizzata per rappresentare i dati trattati nel Deep Learning, le tecniche di ottimizzazione, che consentono di definire algoritmi fondamentali di ricerca di soluzioni a problemi di massimo e minimo, cui sono riconducibili i problemi che gli algoritmi di Deep Learning cercano di risolvere, e il calcolo delle probabilità, che offre un formidabile strumento di valutazione delle performance e di analisi degli algoritmi stessi. Questre tre discipline si estendono in una ampiezza che travalica i confini di applicabilità all'Intelligenza Artificiale, ma in questo modulo introduttivo le tratteremo partendo da zero e cercando di dare concretezza ai concetti, senza inerpicarsi negli sviluppi più elevati ma offrendo gli strumenti fondamentali per comprendere le tecniche di Deep Learning che ne fanno uso.



Il tuo Istruttore


Paolo Caressa
Paolo Caressa

Dopo aver conseguito la laurea e il dottorato di ricerca in matematica si è occupato per qualche anno di ricerca pura e docenze universitarie (facoltà di Ingegneria) per poi passare al mondo dell’industria, prima come consulente IT, poi come quantitative analyst nel campo della finanza e del risk management, per tornare infine al mondo IT come project manager, business analyst, consulente su metodologie, tecnologie, innovazione e formazione. Ha pubblicato due libri di storia della matematica (AlphaTest), un testo universitario di matematica (UAM) e diversi articoli scientifici, divulgativi e didattici su riviste di vario tipo. Tiene conferenze su argomenti fra matematica, IT e data science. Si occupa anche di formazione ed educazione, tenendo corsi sia in ambito professionale che come docente a contratto presso la facoltà di Ingegneria dell’Università “La Sapienza”.


Domande frequenti


Rilasciate una certificazione a fine corso?
Al termine del nanodegree verrà assegnato un progetto finale che sarà corretto dal docente del nanodegree. Una volta concluso il progetto, verrà rilasciata la certificazione. Inoltre, durante lo svolgimento del corso verranno rilasciate allo studente slides, esercitazioni ed una macchina virtuale con l'ambiente di sviluppo già configurato. Per altre info guardare il video del progetto finale o scrivere a [email protected]
Entro quanto tempo bisogna completare il mini degree?
Il corso non ha scadenza, ciò significa che sarà visibile nella piattaforma per sempre. Però, la certificazione verrà rilasciato solo una volta consegnato il progetto finale.
Il mini degree è in lingua Italiana?
Si, tutti i corsi all'interno del nanodegree 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.

Puoi comprare questo corso solo all'interno del mini degree.