LOCANDINA CORSO DEEP LEARNING 2022

Descrizione

Il corso è rivolto a tutti coloro che, per la loro attività professionale, sono interessati all’apprendimento delle tecniche di Deep Learning ed alle loro possibilità di utilizzo nell’analisi di Big Data. A questo scopo, il corso offre sia una introduzione a queste tecniche sia la possibilità di poterle sperimentare mediante l’utilizzo di software open source. Il linguaggio di programmazione utilizzato a tale scopo è Python, del quale sarà sviluppata una breve trattazione. 
 

Organizzazione

Il Corso si articola in 2 moduli formativi, ciascuno della durata di 22 ore di attività didattica, per un totale di 42 ore di didattica in presenza, comprensivo di esercitazioni e casi di studio. Ciascun modulo formativo si compone di 3 incontri di 7 ore ciascuno.
 
A tutti i partecipanti, alla fine del Corso di Formazione, il Dipartimento di Scienze Statistiche della SAPIENZA, Università degli Studi di Roma, rilascerà un attestato di partecipazione. 
 

Contenuti

  • Introduzione al linguaggio Python

    • Nozioni di base

    • Strutture dati standard (liste, dizionari, tuple, insiemi)

    • Funzioni lambda

    • Gestione I/O

    • Gestione errori

    • Moduli e Pacchetti
       

  • Elaborazione di Big Data con Apache Spark

    • Introduzione al Calcolo Distribuito

    • Il paradigma MapReduce

    • Apache Spark

    • RDD

    • Azioni e Trasformazioni
       

  • Deep Learning e Machine learning con Python

    • Introduzione alle librerie Scikit-learn, Tensorflow e Keras

    • Data preprocessing (trasformazioni, imputazione, denoising, riduzione dimensionale), la rappresentazione delle immagini

    • Tecniche di valutazione e tuning di un modello con i Big Data

    • Modelli supervisionati, metodi ensemble, deep learning

    • Neural networks: FeedForward, Autoencoders, Convolutional, Recurrent
       

  • Applicazione del Deep Learning in ambito al Natural Language Processing  ed Image Processing

    • Classificazione delle immagini, Imagenet data-base

    • Transfer learning, applicazioni

    • Il trattamento statistico del testo

    • Sentiment analysis, applicazioni   

Requisiti

Per accedere al Corso si richiede il possesso di nozioni di base di Statistica ed una discreta conoscenza di un linguaggio di programmazione (non è richiesta la conoscenza di Python).

Le date

Il Corso si svolgerà nelle seguenti date:

  • martedì 21 giugno
  • mercoledì 22 giugno
  • giovedì 23 giugno
  • lunedì 27 giugno
  • martedì 28 giugno
  • giovedì 30 giugno

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Gli orari

Le lezioni di ogni giornata prevista si terranno con il seguente orario:

- Mattina dalle ore 9.00 alle ore 13.00

- Pomeriggio dalle 14.00 alle 17.00.

Quote e modalità di iscrizione

Le quote di iscrizione si suddividono nella seguente modalità:

  • Quota di iscrizione ordinaria € 800,00 (ottocento euro) - tale modalità include la possibilità di seguire le lezioni in presenza, oltre che l'accesso alle registrazione di tutte le lezioni e a tutto il materiale didattico reso disponibile duranto lo sviluppo del corso, per un periodo di 6 mesi a partire dalla data in cui sono state rese disponibili.
     
  • Quota agevolata 650,00 (seicentocinquanta euro) -  sono disponibili n.6 quote agevolate* per coloro che possono certificare di trovarsi nella condizione di dottorandi di ricerca, assegnisti di ricerca o studenti universitari non iscritti ai corsi di laurea della Facoltà di Ingegneria dell'Informazione, Informatica e Statistica.

* Alla data del 27 maggio 2022 le quote agevolate sono terminate

Per iscriversi inviare il seguente MODULO D'ISCRIZIONE debitamente compilato.

Per ulteriori informazioni circa le quote di iscrizioni potete inviare una mail alla segreteria del corso, nella persona di Cristina Puteo

Attivazione del corso: Il corso non sarà attivato qualora non venisse raggiunto il numero minimo di 14 iscrizioni con quota ordinaria o agevolata.

Rinunce: In caso di rinuncia dopo il pagamento della quota di iscrizione non sarà riconosciuto alcun rimborso.

LE DOMANDE PER L'ISCRIZIONE DOVRANNO PERVENIRE  ENTRO E NON OLTRE LUNEDI' 13 GIUGNO 2022. 

 

Personale docente: