š Appunti di Deep Learning (Edizione 2025-2026)
š L'edizione 2025-2026 degli Appunti di Deep Learning ĆØ una risorsa accademica e pratica completa, pensata per studenti universitari, studenti universitari, laureati in ingegneria del software e aspiranti sviluppatori. Coprendo l'intero programma di deep learning in modo strutturato e intuitivo, questa edizione combina un programma completo con quiz e domande a risposta multipla per rendere l'apprendimento efficace e coinvolgente.
Questa app fornisce una guida passo passo per padroneggiare i concetti di deep learning, partendo dalle basi della programmazione e progredendo verso argomenti avanzati come reti convoluzionali, reti neurali ricorrenti e modelli probabilistici strutturati. Ogni unitĆ ĆØ attentamente progettata con spiegazioni, esempi e domande pratiche per rafforzare la comprensione e preparare gli studenti agli esami accademici e allo sviluppo professionale.
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šÆ Obiettivi di apprendimento:
- Comprendere i concetti di deep learning, dai fondamenti alla programmazione avanzata.
- Rafforzare le conoscenze con quiz e domande a risposta multipla per unitĆ .
- Acquisisci esperienza pratica di programmazione.
- Preparati efficacemente per esami universitari e colloqui tecnici.
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š UnitĆ e argomenti
š¹ UnitĆ 1: Introduzione al Deep Learning
- Cos'ĆØ il Deep Learning?
- Tendenze storiche
- Storie di successo di Deep Learning
š¹ UnitĆ 2: Algebra lineare
- Scalari, vettori, matrici e tensori
- Moltiplicazione di matrici
- Scomposizione automatica
- Analisi delle componenti principali
š¹ UnitĆ 3: ProbabilitĆ e teoria dell'informazione
- Distribuzioni di probabilitĆ
- ProbabilitĆ marginale e condizionata
- Regola di Bayes
- Entropia e divergenza KL
š¹ UnitĆ 4: Calcolo numerico
- Overflow e underflow
- Ottimizzazione basata sul gradiente
- Ottimizzazione vincolata
- Differenziazione automatica
š¹ UnitĆ 5: Basi di Machine Learning
- Algoritmi di apprendimento
- CapacitĆ , overfitting e underfitting
š¹ UnitĆ 6: Reti feedforward profonde
- Architettura delle reti neurali
- Funzioni di attivazione
- Approssimazione universale
- ProfonditĆ vs. ampiezza
š¹ UnitĆ 7: Regolarizzazione per Deep Learning
- Regolarizzazione L1 e L2
- Dropout
- Arresto Precoce
- Aumento dei Dati
š¹ UnitĆ 8: Ottimizzazione per l'addestramento di modelli Deep
- Varianti di Discesa del Gradiente
- Momentum
- VelocitĆ di Apprendimento Adattivo
- Sfide nell'Ottimizzazione
š¹ UnitĆ 9: Reti Convoluzionali
- Operazione di Convoluzione
- Livelli di Pooling
- Architetture CNN
- Applicazioni nella Visione
š¹ UnitĆ 10: Modellazione di Sequenze: Reti Ricorrenti e Ricorsive
- Reti Neurali Ricorrenti
- Memoria a Lungo e Breve Termine
- GRU
- Reti Neurali Ricorsive
š¹ UnitĆ 11: Metodologia Pratica
- Valutazione delle Prestazioni
- Strategie di Debug
- Ottimizzazione degli Iperparametri
- Transfer Learning
š¹ UnitĆ 12: Applicazioni
- Visione Artificiale
- Riconoscimento Vocale
- Elaborazione del Linguaggio Naturale
- Game Playing
š¹ UnitĆ 13: Modelli Generativi Profondi
- Autoencoder
- Autoencoder Variazionali
- Macchine di Boltzmann Ristrette
- Reti Generative Avversarie
š¹ UnitĆ 14: Modelli Fattoriali Lineari
- PCA e Analisi Fattoriale
- ICA
- Codifica Sparsa
- Fattorizzazione di Matrici
š¹ UnitĆ 15: Autoencoder
- Autoencoder di Base
- Autoencoder con Denoising
- Autoencoder Contrattivi
- Autoencoder Variazionali
š¹ UnitĆ 16: Apprendimento di Rappresentazioni
- Rappresentazioni Distribuite
- Apprendimento Manifold
- Reti di Credenze Profonde
- Tecniche di Pre-Addestramento
š¹ UnitĆ 17: Modelli Probabilistici Strutturati per il Deep Learning
- Modelli Grafici Diretti e Non Diretti
- Inferenza Approssimata
- Apprendimento con Variabili Latenti
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š PerchĆ© Scegliere Questa App?
- Copre l'intero programma di deep learning in un formato strutturato con domande a scelta multipla e quiz per esercitarsi.
- Adatto a studenti di laurea triennale/informatica, laurea triennale/informatica, ingegneria del software e sviluppatori.
- Fornisce solide basi per la risoluzione dei problemi e la programmazione professionale.
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ā Questa app ĆØ ispirata agli autori:
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
š„ Scarica ora!
Ottieni subito i tuoi appunti di Deep Learning (edizione 2025-2026)! Impara, esercitati e padroneggia i concetti di deep learning in modo strutturato, professionale e orientato agli esami.
Ultimo aggiornamento
16 dic 2025