Course curriculum

    1. Regressione algebrica

    2. Regressione algebrica in una dimensione con plot

    3. Regressione lineare in machine learning

    4. Dal singolo neurone alla rete neurale a singolo strato

    5. Un altro esempio di rete a singolo neurone

    6. Implementazione di una rete neurale a singolo strato

    1. Introduzione al deep learning

    2. Creare l'ambiente virtuale

    3. Definire la rete neurale

    4. Testare la rete neurale

    5. Testare la rete su alcune immagini del dataset

    6. Reti neurali convoluzionali

    7. Reti neurali convoluzionali in pratica

    8. Introduzione alle reti neurali ricorrenti

    9. Introduzione alle reti long-short term memory

    10. RNN per la predizione della temperatura - parte 1

    11. RNN per la predizione della temperatura - parte 2

    12. RNN per la predizione della temperatura - parte 3

    13. LSTM network per la predizione della temperatura

    14. Introduzione alle reti GRU

    15. Predizione di temperatura con rete GRU

    1. Presentazione del K-means clustering

    2. K-Means clustering: implementazione

    3. DBSCAN presentazione

    4. DBSCAN implementazione

    5. Riduzione della dimensionalità con algoritmo PCA - teoria

    6. Riduzione della dimensionalità con algoritmo PCA - pratica

    7. Cosa è un autoencoder

    8. Autoencoder: applicazione alla dimensionality reduction

    9. LSTM autoencoder per rilevamento delle anomalie nei dati - teoria

    1. Presentazione dell'apprendimento per rinforzo

    2. CartPole

    3. LunarLander

    4. Apprendimento per rinforzo in ambiente personalizzato

    1. IA generative di linguaggio: LLM e GPT

    2. Crea la tua App GPT: utilizzare le API di OpenAI

    3. Installa il tuo modello GPT

    4. Interfaccia con il modello Ollama

About this course

  • €49,90
  • 42 lezioni
  • 10 ore di contenuti video