TensorFlow – Corso avanzato è dedicato ai professionisti dell'intelligenza artificiale e della scienza dei dati che desiderano rafforzare le proprie competenze ed esplorare le funzionalità avanzate di uno dei framework di apprendimento automatico e deep learning più utilizzati. Questo programma enfatizza l'applicabilità pratica di TensorFlow in scenari complessi, concentrandosi su prestazioni, scalabilità e integrazione in ambienti di produzione.
Durante il corso imparerai come sviluppare, ottimizzare e implementare modelli complessi di apprendimento automatico e apprendimento profondo, utilizzando tecniche avanzate di formazione e valutazione. Scoprirai metodi di ottimizzazione delle prestazioni del modello, regolando gli iperparametri e utilizzando algoritmi di ottimizzazione per ottenere risultati più accurati e stabili.
Inoltre, un capitolo importante è gestione dei dati su larga scala, dove imparerai a lavorare con enormi set di dati, ad applicare tecniche di pre-elaborazione e aumento e a integrare soluzioni di archiviazione e di elaborazione distribuita.
Il corso affronta anche l'integrazione di TensorFlow in pipeline di produzione, fornendo ai partecipanti le conoscenze necessarie per implementare modelli su scala aziendale con monitoraggio, controllo delle versioni e aggiornamenti continui. Sono inclusi anche esempi di best practice per l'integrazione con moderni strumenti di orchestrazione come Kubernetes e TensorFlow Serving.
Al termine della formazione, i partecipanti saranno in grado di sviluppare e implementare soluzioni di apprendimento automatico e apprendimento profondo scalabile, ottimizzato e pronto per la produzione, contribuendo ad accelerare la trasformazione digitale nelle loro organizzazioni.
- Sviluppatori e ingegneri esperti di apprendimento automatico
- Gli scienziati dei dati interessati a saperne di più su TensorFlow
- Professionisti IT che implementano soluzioni di intelligenza artificiale scalabili
- Ottimizzazione e messa a punto avanzate dei modelli TensorFlow
- Tecniche avanzate di elaborazione dei dati
- Gestione della distribuzione e parallelizzazione della formazione
- Integrazione di TensorFlow in pipeline CI/CD e di produzione
- Solida conoscenza dei fondamenti di TensorFlow
- Esperienza pratica con l'apprendimento automatico
- Ottimizzazione dei modelli TensorFlow
- Tecniche avanzate di elaborazione dei dati
- Formazione distribuita e parallelizzazione
- Integrazione di TensorFlow nella produzione
- DevOps Artisan – Fondamenti di TensorFlow
- DevOps Artisan – Apprendimento automatico avanzato
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