Docenti: Nicola Bombieri (nicola.bombieri@univr.it)
Macro Area: Scienze e ingegneria
Tipologia: Standard edizione D.M.934
CFU: 1
Classi ammesse: IV°, V°
Monte ore:
Il corso è strutturato in 5 giornate, con sessioni di circa 3 ore che combinano teoria e pratica:
1. Introduzione al corso, strumenti e linguaggi.
2. Reti neurali di base e addestramento.
3. Reti neurali complesse: Convoluzionali e ricorrenti.
4. Tecniche avanzate di ottimizzazione e regolarizzazione.
5. Revisione dei concetti principali e discussione dei progetti.
Il corso offre un’introduzione al deep learning con un approccio hands-on. Gli studenti exploreranno i concetti fondamentali e le competenze necessare per custruire, addestrare e valutare le loro prime reti neurali utilizzando PyTorch, uno dei framework più diffusi.
Competenza base nella programmazione.
