Modelli Generativi

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Il corso “Deep Generative Models con Pytorch” è stato ideato per fornire una conoscenza di base, teorica e pratica, delle tecniche generative utilizzate nel mondo del Deep Learning. Il corso si compone di quattro moduli, il primo dei quali fornisce una breve introduzione al Deep Learning ed al framework Pytorch, che verrà utilizzato durante tutte le lezioni pratiche. I successivi tre moduli sono ciascuno interamente dedicato ad una diversa architettura: Variational AutoEncoders (VAEs), Restricted Boltzmann Machines (RBMs) e Generative Adversarial Networks (GANs). Nel corso delle lezioni teoriche approfondiremo i concetti chiave che stanno alla base della formulazione di questi modelli, mentre nelle lezioni pratiche vedremo come implementare, allenare e testare questi modelli su dataset di computer vision. Il percorso di apprendimento è inoltre intervallato da test a risposta multipla che permettono di monitorare la comprensione degli argomenti di studio e si conclude con un test pratico finale nel quale verranno messe in pratica le competenze acquisite durante il corso.